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固体塑性变形——细观塑性力学
工程材料的加工是通过塑性变形(如压力加工和精密切削)进行的。 人们研究塑性变形的途径可分为两大类：一类是以传统力学为基础的唯象理论，强调解决问题的数学表达和边界解，被称为宏观塑性力学；另一类是以物理学为基础的微观理论，研究材料真实塑性变形的微观机理与力学性能(如屈服强度 、硬度)之间的相互联系，被称为微观塑性力学。 而细观塑性力学则对于为什么会有塑性各向异性，怎样控制它们，什么样的微观结构会导致何种加工性能，如何使实验或生产数据成为预知等问题做出了回答。 将连续体力学的理论方法应用到不同尺寸量级的塑性性质的研究中是细观塑性力学的主要方法。例如，在位错量级，位于位错核以外的晶格可以看作是弹性连续体，而位错则被认为是弹性体内的线缺陷。
85520编辑于 2022-05-07 - 来自专栏WELSIM
正交各项异性Hill 塑性模型
在结构力学领域，很多材料的塑性变形过程是各项异性的，如复合材料，钛合金，增材制造结构，多尺度材料等。 这时传统的各项同性屈服准则就无法准确描述此过程，需要有合适的模型来描述各项异性塑性屈服，常用的各项异性屈服函数有：Hill 系列、Barlat 系列、Banabic和 Cazacu等。 Hill塑性模型是以R. Hill教授命名的，他在1953年被任命为诺丁汉大学应用数学教授。于1950年发表的《塑性数学理论》奠定了塑性理论的基础。 Hill适用于各项异性的塑性变形分析。可以看作是用于各项异性屈服行为的von Mises屈服准则的通用形式。在实际的结构工程中，常用于正交各项异性的塑性材料。 目前MatEditor已经支持了三种正交各项异性Hill塑性材料模型，并支持生成OpenRadioss的材料卡片Law32， Law73/74和Law93。
40610编辑于 2025-07-23 - 来自专栏数值分析与有限元编程
双线性弹塑性模型(四)
dep alpha = alphaN + Sgn(eta_tr) * H * dep ep = epsN + dep flag = 1 # 处于塑性状态
4.3K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏数值分析与有限元编程
双线性弹塑性模型(一)
对于弹塑性材料， ,其中 为当前屈服应力。对于初始加载， 等于材料屈服应力，材料达到屈服后， 要基于假定的应变硬化模型来更新。 如图所示，塑性阶段应变增量分为弹性及塑性两部分： 卸载后，弹性应变回复，因而只用应变增量中的塑性应变部分来定义应变硬化参数。 在塑性阶段，应力增量 可用3种模量中的任何一种写出： 因此 Newton–Raphson迭代可得到位移增量进而得到应变增量 ,累积塑性应变 ,累积应力 等等。 一) 计算当前屈服应力 或者 这里 是初始屈服应力，H是塑性模量。无论是受拉还是受压,由于应变硬化，屈服应力不断增加。 由于塑性应变增量仍未知，需要增加一个条件：在加载过程中，修正后的应力必须在屈服面上 由于 ,塑性应变增量总是正的。 接下来进入下一步迭代。
7K40发布于 2021-07-01 - 来自专栏数值分析与有限元编程
双线性弹塑性模型(五)
本节内容为多杆结构的弹塑性有限元计算。 对于弹塑性材料， ,其中 含多个杆单元的结构，需要分别判断每个单元的弹塑性状态，确定是 或者 参与计算。 dep alpha = alphaN + Sgn(eta_tr) * H * dep ep = epsN + dep flag = 1 # 处于塑性状态
3.7K40发布于 2021-07-23 - 来自专栏数值分析与有限元编程
弹塑性材料强化准则(Hardening Rule)
一些材料产生塑性变形后，屈服应力增加。加载开始时，材料处于弹性变形阶段，此时应力-应变关系为线性。当达到屈服极限，材料进入塑性变形阶段。 进入塑性变形阶段卸载，卸载曲线斜率与初始曲线斜率相同，如果再加载或者反向加载，后续过程的屈服应力按照不同的硬化模型来确定。 ? 弹塑性材料的包辛格效应(Bauschinger Effect) 在材料塑性加工过程中正向加载引起的塑性应变导致材料在随后的反向加载过程中出现塑性应变软化(屈服极限减少)的现象。 当金属材料先拉伸至塑性变形阶段后卸载至零，再反向加载，即进行压缩变形时，材料的受压屈服极限比材料未经拉伸至塑性变形而直接进行压缩的屈服极限明显要小。 若先进行压缩使材料发生塑性变形，卸载至零后再拉伸时，材料的屈服极限同样会减少。简单概括为：一个方向的强化会导致另一个方向的弱化。 ?
5.5K40发布于 2021-04-30 - 来自专栏数值分析与有限元编程
理想塑性材料的残余应力
如图1所示，圆杆为理想塑性材料，,作用在点，然后撤去，求杆的残余应力。已知杆的半径为。 ▲图1 荷载作用在杆处，可能会有四种情况：都处于弹性状态；塑性而还是弹性；塑性而还是弹性；都进入塑性状态。 从O到C的荷载导致塑性应力分布，而沿CD的卸载仅导致弹性应力分布。叠加需要抵消这些荷载；然而，应力分布不会取消，因此残余应力将保留在构件中。 ▲图4
77350编辑于 2022-05-18 - 来自专栏数值分析与有限元编程
双线性弹塑性模型(二)
双线性弹塑性模型(一) 下面基于随动硬化模型来计算当前应力。 随动硬化模型和各向同性硬化模型的主要区别在于屈服面的变化。 随着塑性应变的增加，弹性范围的中心平行于硬化曲线移动 为了模拟这种效应，定义了移动应力(shifted stress) ， 称为返回应力(back stress)，代表弹性范围的中心。 返回应力被视为一个塑性变量，必须在每次迭代时进行存储和更新。 ? 由于塑性应变增量仍未知，需要增加一个条件：在加载过程中，修正后的应力必须在屈服面上 由于 ,塑性应变增量总是正的。 接下来进入下一步迭代。 [算例] 对一根杆做拉伸试验，荷载分级加载。 某一时刻应力 ,塑性应变 , .(1)材料此时处于弹性状态还是塑性状态？(2)当应变增量 ，计算应力和塑性应变。 。 (1) 材料处于弹性状态。 (2) 材料已压缩屈服。
5K30发布于 2021-07-01 - 来自专栏数值分析与有限元编程
双线性弹塑性模型(三)
某一时刻应力 ,塑性应变 , .当应变增量 ，计算应力和塑性应变。 。 return 0 def KinematicHard1D(MP,deps, stressN,alphaN, epsN): E = MP[0] #弹性模量 H = MP[1] #塑性模量 epnew, flag = KinematicHard1D(mp,delta_eps,nS,nA,nep) print(Snew, Anew, epnew, flag) 手算结果在前一篇 双线性弹塑性模型 当材料达到弹性极限（也称屈服应力）后，材料开始变形塑性的，在塑性变形的第一阶段，应力进一步增加应变比，但坡度（应变硬化）要小得多，直到达到极限强度。 此外，如果材料塑性后施加的载荷降低（卸载），则不遵循先前的应力-应变曲线；材料立即变为弹性。如果施加循环荷载，材料的行为就会变得越来越复杂。
3.1K50发布于 2021-07-01 - 来自专栏大数据文摘
人类偏好的“可塑性”，从博弈说起
经济学家通过为人类受试者提供选择来套取他们的偏好。该技术广泛应用于产品设计、营销和交互式电子商务系统中。
60631发布于 2020-10-30 - 来自专栏数值分析与有限元编程
简单悬臂梁的弹塑性分析
图示矩形截面梁，材料为理想弹塑性，其拉伸和压缩时的屈服极限相同。已知，自由端施加荷载P，理论上塑性区域会像如图所示一样扩展，直至根部完全破坏。 历史上的多次震害也证明了弹塑性分析的必要性：1968年日本的十橳冲地震中不少按等效静力方法进行抗震设防的多层钢筋混凝土结构遭到了严重破坏，1971年美国San Fernando地震、1975年日本大分地震也出现了类似的情况 相反，1957年墨西哥城地震中11～16层的许多建筑物遭到破坏，而首次采用了动力弹塑性分析的一座44层建筑物却安然无恙，1985年该建筑又经历了一次8.1级地震依然完好无损。 可以看出，随着建筑高度迅速增长，复杂程度日益提高，完全采用弹性理论进行结构分析计算和设计已经难以满足需要，弹塑性分析方法也就显得越来越重要。
1.2K10编辑于 2022-04-14 - 来自专栏CreateAMind
螺旋波、胶质细胞和大脑可塑性
意识、对数螺旋线、胶质细胞和大脑可塑性的猜想 The Conjecture of Consciousness, Logarithmic Spiral, Glial cells and Brain plasticity 我们继续进行研究对数螺旋线和大脑可塑性的工作，螺旋线运动影响了胶质细胞，进而胶质细胞影响了大脑可塑性。我们考虑突触前和突触后的螺旋线的影响。 glial cells is the arid soil, which makes the soil hard and not conducive to root growth. 2 对数螺旋线和大脑塑性
44040编辑于 2023-11-14 - 来自专栏用户9688177的专栏
混凝土塑性损伤CDP模型的几个问题
在以往的课程和技文中都曾描述过混凝土塑性损伤（CDP）模型，但由于描述不够完整、清晰，还是给读者和学员留下不少的疑问，在这里表示歉意。 【图一】 单轴压缩模型（左侧）、材料模型CDP定义塑性、但没有定义损伤参数。 2010规范用C50混凝土损伤塑性本构关系数据曾经在课程中说过CDP的本构模型，重点提到了本构的静水压力相关性，但并没有给出直观的对比曲线，所以大家印象不深刻，还是会提出诸如：为什么单元应力比定义的屈服强度还大的问题
2.7K20编辑于 2022-05-23 - 来自专栏WELSIM
塑性辊压成型的有限元仿真
塑性辊压成型又称冷弯成型，是工业中常用的金属制造与成型方式。是通过顺序配置的多道次成形轧辊，把金属工件不断进行变形，以制成特定形状。 由于此类分析几乎涉及了结构计算的所有因素，如多载荷步，塑性非线性变形，各种类型的接触算法，刚体动力学，和各种实体与板壳单元。可以说是结构分析中最复杂，最难以收敛的模型之一。 Johnson-Hook塑性属性，初始屈服应力：300 MPa。硬化常数: 360 MPa。硬化指数: 0.08。编辑完成材料参数后，关闭材料窗口。进行后续分析操作。 如下图所示，对于受挤压成型的方管工件，定义为实体结构，并赋予在第2步创建的铝合金塑性材料。5. 网格划分。将最大单元尺寸设置为10mm。WelSim会自动根据几何类型进行划分单元。 总结本文通过一个实例，演示了如何建立塑性辊压模型，并得到计算结果。
33910编辑于 2025-06-25 - 来自专栏WELSIM
使用WELSIM进行有限元塑性变形分析
塑性变形是指结构在一定外力作用下，材料受力超过屈服极限，由纯弹性应变转变为塑性应变的过程，整个过程也称之为弹塑性变形。工业中塑性变型随处可见，如各种钣金件的冷加工，汽车车身的压铸成型。 同时在很多工况下，工程师们要求结构避免发生塑性变形，以避免材料失效。因此塑性分析是结构有限元分析中经常遇到的分析类型。通用工程仿真软件WELSIM已经提供了对塑性分析的支持。 本文从实际软件操作角度，对当前版本的塑性分析功能做一个简要描述。塑性变形从数学角度描述，是一种材料本构关系的非线性过程，因此需要软件需要有较强的求解非线性问题的能力。 由于塑性变形的主要复杂度集中在材料部分，因此对于材料的输入和编辑有较多的工作。同时塑性模型种类多，对前端界面提出了较高的要求。 因此支持的默认塑性分析有：Bilinear, Multilinear, Swift, Ramberg-Osgood, 和Kinematic塑性硬化。
25810编辑于 2025-04-12 - 来自专栏ATYUN订阅号
【行业】学会学习的新方法——区分可塑性
为了使智能人工代理也能够拥有相似的能力，Uber AI实验室开发了新的方法——区分可塑性，通过梯度下降法训练可塑性连接行为，使先前练成的神经网络适应新的情境。 区分可塑性如何起作用 每个连接都有初始重量，同时也有决定连接可塑性多少的系数。 证明区分可塑性 为了证明区分可塑性的潜力，研究者选取了几种有挑战性的任务，需要对随机的刺激物进行快速学习。 无可塑性的神经网络（包括LSTMs）无法完成任务。 可塑性是否能够比单纯重现*提供更高效的记忆。 *重现在神经元活动过程中储存信息，而可塑性是在更多的神经连接中储存
712100发布于 2018-04-17 - 来自专栏深度学习与python
试试可塑性开发吧
当我在 2021 年 QCon Plus 大会上 通过实例介绍可塑性开发 时，我展示了一个由系统设置和特性切换导致的依赖关系的例子。 可塑性开发的意义 现如今，开发人员将大部分时间花在阅读代码上。然而，他们很少去谈论这件事情。 可塑性开发对将阅读代码作为一种从系统中收集信息的手段提出了挑战。可塑性开发提供了一种系统性的方法，依赖于创造可以概括系统的专门性体验。 不过 Glamorous Toolkit 只是一项技术，而可塑性开发是一种通用的方法，我们相信它可以成为软件工程的基础。 他的大部分工作都包含在 Glamorous Toolkit 中——一个支持 可塑性开发 的可编程环境。
29720编辑于 2022-11-28 - 来自专栏生信技能树
影响癌症进化的因素【综述】（癌细胞可塑性）
表观遗传重编程可以导致细胞状态的变化，并实现“细胞可塑性”。 从这个角度来看，「表观遗传异质性和细胞可塑性也可以体现肿瘤进化的特征」，该文章从多个角度探索影响肿瘤进化的影响因素，并探索其在癌症进化和适应中的作用。 研究内容： 癌细胞的可塑性 「“癌细胞可塑性”研究最多的是上皮-间质转化（EMT）及间质-上皮转化（MET），而癌症中的 EMT 与癌症干细胞 (CSC) 的出现直接相关。」 EMT 可塑性重编程涉及几种转录因子 (TF)（最著名的是 Snail、Zeb 和 Twist）的协调作用，它们的激活是协调的，不一定是同时的，相同的可塑性表型可以通过「异质转录和表观遗传修饰」来实现 可塑性特征可能取决于起源细胞、致癌变异、与肿瘤微环境的相互作用以及治疗干预。此外，随着癌细胞群朝着实现不同目标的方向发展，可能需要进化权衡。
62340编辑于 2022-12-16 - 来自专栏用户9688177的专栏
Ls-Dyna塑性材料冲击破碎仿真评估
图1 二、材料定义 本文重点在于材料的定义，使用关键字*MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY分段线性塑性进行定义，具体设置如图2所示； 图2 三、单元算法定义 采用关键字 控制结果输出间隔； 具体设置如图7所示； 图7 九、求 解 将k文件输入dyna进行求解，需要控制求解线程数和求解内存，如图8所示 图8 十、结果展示 最终结果如图9所示ls-dyna中常用弹塑性材料卡片的设置方法及要点
1K30编辑于 2022-05-16 nature neuroscience：妇女在妊娠、分娩和产后的神经可塑性
摘要怀孕是成年后一个独特的神经可塑性期。这项纵向研究追踪了围产期大脑皮层的变化，并探讨了分娩类型如何影响这些变化。 支持多年的动物研究，数量稀少但一致的文献将人类怀孕定位为成年生活中一个独特的神经可塑性时期。在人类中，非侵入性脑成像技术，如磁共振成像（MRI），正在引领着提高我们对妊娠相关大脑结构变化的理解。 目前的神经影像学研究旨在阐明妊娠、分娩和产后对母亲神经可塑性的具体贡献。我们认为，怀孕和产后需要神经可塑性过程对大脑皮层产生了不同的影响：怀孕期间减少，产后期间增加。 相反，更有可能的是，在当前的研究中，通过MRI观察到的大脑的巨大变化反映了影响整个细胞群的实质性神经可塑性变化。 虽然我们不能测试怀孕引起的大脑适应是否为母亲的大脑为分娩做好准备，但我们的研究结果表明，分娩的免疫和内分泌适应的极端级联也可能诱导神经可塑性。
34810编辑于 2024-05-21
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