【摘要】 有限元模拟是预测和设计锻造或拉拔等工业过程的通用工具。

有限元模拟是预测和设计锻造或拉拔等工业过程的通用工具。为了正确描述材料的行为，必须确定材料参数，通常，这是在简单、标准化的测试(例如，拉伸测试)中完成的。这些试验的优点是材料变形均匀，因此无需模拟试验本身即可得到参数。然而，这种方法的缺点是，在许多情况下，标准化测试期间的条件不能准确地代表研究过程的实际条件，因此，通常必须在不同的应变率和温度下执行一组测试。

可以使用优化方法从这些测试中确定材料参数，这种方法的一种替代方法是使用过程本身的有限元模型，并使用逆方法直接从过程中识别材料参数。这是通过定义一些误差函数来实现的，该误差函数描述了实验观察量和模拟量之间的差异，然后使用最优化方法将其最小化。这种方法的优点是在正确的条件下对材料进行研究。然而，由于在实际感兴趣的过程中，材料状态并不均匀，这些优化方法需要对每一组材料参数进行有限元模拟。

在基于梯度的方法中，如Levenberg-MarQuardt算法，求解步骤的总数通常不是很大，但每一步本身都涉及到误差函数相对于材料参数的梯度的计算。如果这是通过有限差分近似来完成的，则需要与参数一样多的额外模拟。另一种方法是使用灵敏度矩阵，然而，这种方法必须适应所考虑的材料定律，因此不能直接用于商业有限元代码。

 

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