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一、導(dǎo)讀

碳纖維增強聚合物（CFRP）復(fù)合材料以其卓越的強重比和機械性能，在各類工程領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。然而，由于CFRP具有多相特性和復(fù)雜的微觀結(jié)構(gòu)相互作用，精確預(yù)測其中的裂紋擴展路徑依然是一個充滿挑戰(zhàn)的任務(wù)。盡管有限元模擬在模擬CFRP裂紋行為方面表現(xiàn)出色，但它們通常需要大量計算資源和較長的運行時間，這限制了其在高計算需求應(yīng)用中的可行性。因此，如何在保持高預(yù)測精度的同時顯著降低計算成本，成為當(dāng)前研究的一個關(guān)鍵方向。

近日，同濟大學(xué)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)件設(shè)計與制造教育部重點實驗室提出了一種全新的多模態(tài)融合深度學(xué)習(xí)方法。該方法基于端到端的編碼器-解碼器架構(gòu)，將裂紋預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為像素級二分類任務(wù)，實現(xiàn)了僅通過CFRP的微觀結(jié)構(gòu)和損傷早期的應(yīng)力場圖像即可精準(zhǔn)預(yù)測最終裂紋路徑，為復(fù)合材料的裂紋預(yù)測提供了一種全新的解決方案。文章發(fā)表于國際知名期刊《Composites Science and Technology》，論文標(biāo)題為“Multimodal Data Fusion Enhanced Deep Learning Prediction of Crack Path Segmentation in CFRP Composites”。

二、內(nèi)容簡介

該研究聚焦于碳纖維增強復(fù)合材料的裂紋路徑預(yù)測。利用Abaqus軟件對二維CFRP代表性單元進行了模擬，采用底部固定、上端施加位移荷載的方式，模擬了導(dǎo)致材料失效的橫向貫穿裂紋。在加載過程中，記錄了裂紋萌生前的應(yīng)力場圖像以及最終形成的裂紋路徑圖像。為解決裂紋與非裂紋區(qū)域像素不平衡的問題，研究還通過局部放大裂紋區(qū)域的方法對掩碼圖進行了處理。圖1展示了整個數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備及預(yù)處理的流程。

圖 1. 用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備流程。

研究團隊提出了一種端到端的深度學(xué)習(xí)框架，如圖2所示。該方法受語義分割模型的啟發(fā)，采用EfficientNet分別對微觀結(jié)構(gòu)圖像和裂紋萌生前的應(yīng)力場圖像進行特征提取，通過融合模塊將這兩種模態(tài)的高維特征進行整合。隨后，利用解碼器生成裂紋路徑的分割結(jié)果。此外，特征融合模塊中引入了自注意力機制，能夠在訓(xùn)練過程中動態(tài)調(diào)整不同特征的權(quán)重分配。鑒于先驗知識無法確定哪些特征對裂紋路徑預(yù)測更為關(guān)鍵，這種自適應(yīng)權(quán)重分配機制有助于模型自主學(xué)習(xí)最優(yōu)的特征組合，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

圖 2. 用于裂紋路徑預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型的架構(gòu)。

圖3展示了模型對不同代表性體積單元（RVE）預(yù)測結(jié)果的示例，每個RVE均具有獨特的隨機分布纖維結(jié)構(gòu)。圖中呈現(xiàn)了應(yīng)力場分布以及經(jīng)過100個訓(xùn)練周期后模型生成的裂紋路徑。結(jié)果表明，模型能夠有效預(yù)測裂紋的起始和擴展，成功捕捉到復(fù)合材料內(nèi)部復(fù)雜的損傷模式。展示的結(jié)果包括位于上、中、下區(qū)域的主要裂紋路徑，顯示出模型在不同位置的裂紋路徑上均有出色的識別能力。相比之下，有限元模擬每次預(yù)測需耗時數(shù)十分鐘，而經(jīng)過訓(xùn)練的模型僅需0.2秒即可完成預(yù)測，在保持較高精度的同時，大幅提高了效率。

圖 3. 部分預(yù)測結(jié)果與仿真結(jié)果對比。

此外，圖4展示了融合模態(tài)與單一模態(tài)特征預(yù)測結(jié)果的對比。與僅使用單一模態(tài)特征相比，特征融合技術(shù)能顯著提升預(yù)測的準(zhǔn)確性和細(xì)節(jié)捕捉能力。多模態(tài)特征融合不僅能更精確地識別裂紋的長度和斷裂模式，還能有效捕獲單一模態(tài)特征容易忽略的細(xì)微裂紋和關(guān)鍵損傷點。

圖 4. 融合模態(tài)與單一模態(tài)特征預(yù)測結(jié)果的對比。

三、小結(jié)

該研究提出了一種端到端的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，該架構(gòu)結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和自注意力機制，采用受語義分割啟發(fā)的圖像分割技術(shù)，將裂紋預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為像素級二分類問題。該方法僅利用微觀結(jié)構(gòu)信息和裂紋起始前的初始應(yīng)力場，即可高效率準(zhǔn)確預(yù)測CFRP復(fù)合材料中的最終裂紋路徑，為復(fù)合材料的裂紋預(yù)測提供了一種新的高效解決方案。

原始文獻：

Zhang, P., Tang, K., Chen, G., Li, J., & Li, Y. (2024). Multimodal Data Fusion Enhanced Deep Learning Prediction of Crack Path Segmentation in CFRP Composites. Composites Science and Technology, 257, 110812.

原文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2024.110812