基于全场DIC测量与贝叶斯最优实验设计的本构模型校准方法研究

为解决传统材料表征与模型校准方法存在的局限性，研究人员开发了名为"交错表征与校准(ICC)"的创新工作流程。该研究通过全场数字图像相关技术(DIC)结合贝叶斯最优实验设计，实现了铝合金十字试样双轴变形过程中本构模型的高效校准，并采用主成分分析(PCA)和代理模型技术量化参数不确定性，为工程决策提供了可靠依据。

　　

材料表征与模型校准的精确性对工程决策至关重要。传统方法存在四大局限：使用简化试样与全局数据、无法确保数据充分性、缺乏不确定性量化、流程僵化耗时。最新研究提出交错表征与校准(ICC)框架，通过全场数字图像相关(DIC)测量技术，结合贝叶斯最优实验设计(OED)，实现了铝合金十字试样双轴变形过程的高保真建模。

该创新方法采用近视最优加载路径策略，通过最大化期望信息增益(EIG)选择加载步长。研究团队对全场位移预测进行主成分分析(PCA)，并建立快速代理模型替代昂贵的有限元分析。这种集成方案首次将全场数据利用、自适应数据采集、贝叶斯不确定性量化等技术融入准实时反馈循环。

实验证明，ICC框架能有效校准复杂本构模型，提供量化参数不确定性，显著提升固体力学建模的可靠性。该突破性进展支持更早地在设计周期中采用计算模拟，有望重塑工程决策流程，为高后果工程应用提供新的解决方案。