一、项目实现介绍

项目背景

随着汽车行业对性能、舒适性和安全性的不断要求，刹车系统作为关键部件之一，其设计和优化对于提高车辆安全性和驾驶体验至关重要。刹车片在工作过程中会承受高温、高压力和摩擦力的作用，这会导致刹车片的温度变化、材料性能退化，甚至刹车失效。因此， 热力耦合分析 （Thermo-mechanical Coupling Analysis）在刹车片设计中的重要性日益增加。有限元分析（FEA）技术被广泛应用于汽车刹车片的热力耦合分析中，能够模拟和分析刹车片在各种工况下的热分布和应力情况，从而为优化设计提供科学依据。

然而，传统的有限元仿真模型往往需要大量的计算资源和长时间的计算过程，这在某些情况下可能导致高昂的时间和成本投入。为了弥补这一缺陷，深度学习技术被引入到有限元分析的辅助优化中，通过数据驱动的模型来预测复杂的仿真结果，进一步提高效率并降低成本。

项目目标

本项目旨在结合 有限元仿真 和 深度学习技术 ，开发一种自动化的预测模型，通过对汽车刹车片的热力耦合分析结果进行深度学习建模，实现从仿真数据到预测模型的自动化过渡。项目的主要目标包括：

1. 仿真数据驱动的深度学习模型构建 ：通过有限元仿真（如 Abaqus）对汽车刹车片的热力耦合进行分析，获取仿真结果（如应力、温度、位移等），并将这些结果作为深度学习模型的输入数据。
2. 优化刹车片设计 ：通过深度学习模型预测刹车片在不同工况下的表现，优化刹车片设计，确保其在实际工作条件下的性能与安全性。
3. 提高仿真效率 ：通过使用深度学习模型替代部分复杂的有限元仿真计算，缩短设计迭代周期，降低计算成本，提升工程师的工作效率。

项目流程概述

1. 有限元仿真与数据采集 ：首先，利用有限元分析工具（如 Abaqus）进行刹车片的热力耦合仿真，模拟不同工况下刹车片的应力、温度变化等。仿真结果将保存为 .odb 文件，并通过脚本提取出相关数据（如最大应力、温度、位移等）。
2. 数据预处理与特征工程 ：将从仿真中提取的数据进行处理和标准化，包括将非数值特征（如部件名称）转化为数值类型，归一化数值特征（如应力、位移等），并进行数据清洗、缺失值处理等，以便输入到深度学习模型。
3. 深度学习模型构建与训练 ：基于处理后的仿真数据，构建适合的深度学习模型（如多层感知机 MLP），并利用训练数据进行模型训练。通过损失函数和优化器对模型进行优化，调整超参数，确保模型能够准确预测刹车片的热力学特性。
4. 模型评估与优化 ：使用测试集评估模型性能，采用 R² 系数、均方误差等评价指标来衡量模型的预测精度。如果模型的预测效果不佳，则进行模型优化（如调整网络结构、优化算法等）。
5. 模型应用与预测 ：训练完成的深度学习模型可以用来预测新的刹车片设计方案的性能，或根据实际测试数据对刹车片在工作条件下的性能进行预测。模型还可以进一步用于快速迭代刹车片设计，提高设计效率。

技术融合

• 有限元分析（FEA） ：用于对刹车片在不同工况下进行精确的热力耦合仿真。FEA 模型能够全面考虑摩擦、温度和应力等因素，提供准确的物理分析结果。
• 深度学习 ：通过对大量仿真数据的训练，深度学习能够从中学习到隐藏的规律，进而实现对复杂热力学行为的高效预测。深度学习技术尤其适用于从大量仿真数据中提取非线性特征，并提供高效的预测模型。
• 自动化与智能优化 ：利用深度学习预测模型，结合优化算法进行设计空间探索，自动调整设计参数以实现最佳性能，减少传统方法中大量反复试验和计算的时间。
  
  图参考论文：https://pdf.hanspub.org/mos2024132_572571474.pdf

项目价值

• 提升设计效率 ：通过将深度学习应用于刹车片设计，减少了大量计算时间，提高了设计效率，能在较短时间内进行多次设计优化。
• 降低计算成本 ：深度学习模型能够在大量仿真数据的基础上，快速预测和估算刹车片性能，从而避免了每次调整设计都需要重新进行复杂的有限元仿真计算，显著降低了计算成本。
• 精确度与可靠性 ：深度学习模型能够自动学习仿真数据中的复杂关系，提供高效且准确的预测，帮助工程师更好地理解和优化刹车片设计，确保产品的性能和安全性。

前期实现参考链接：
https://www.jishulink.com/post/1902133
https://www.researchgate.net/publication/369252308_Thermo-Mechanical_Coupling_Simulation_Analysis_of_Disc_Brake_Based_on_Ceramic_Composite_Material
李月明. 接触方式及接触面积对制动盘温度场的影响[D].大连交学,2019.DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2019.000236.
https://journals.nwpu.edu.cn/jxkxyjs/cn/article/doi/10.13433/j.cnki.1003-8728.20180228?viewType=HTML
https://www.fx361.cc/page/2013/1203/21667761.shtml

二、实现流程

Step 1: 分析问题构建方法，寻找主要分析目标，确定初步目标

• 明确问题 ：首先，需要明确问题的目标，例如预测材料应力、位移、热传导等，或是其他涉及工程力学的量。
• 定义输入输出 ：确定哪些特征是模型的输入（如材料参数、几何尺寸、载荷条件等），输出目标是仿真结果（如应力、位移等）。
• 初步目标设定 ：设定明确的目标，了解问题的复杂性和所需的精度，初步确定是选择回归模型、分类模型还是其他类型的深度学习方法。
  

Step 2: 使用 Abaqus 完成有限元仿真，后处理并保存数据为 odb 格式

• 仿真建模 ：使用 Abaqus 建立相应的有限元模型，定义材料属性、几何形状、边界条件等。
• 运行仿真 ：执行仿真计算，获取所需的仿真数据。
• 后处理数据 ：通过 Abaqus 提供的后处理工具，导出仿真结果，特别是关心的物理量（如应力、位移等）。
• 保存为 odb 格式 ：将仿真结果保存为 .odb 格式，方便后续分析和处理。

Step 3: 使用脚本处理数据，解析 odb 文件并导出为 CSV 格式

• 数据路径与脚本 ：使用 Python 脚本（如 script.py）从 .odb 文件中提取数据。脚本可以通过 Abaqus 的 Python API 解析 odb 文件。
• 数据提取与格式化 ：提取相关的仿真结果数据（例如节点应力、位移等），并将其格式化为 CSV 文件。
• 可视化分析 ：使用 vs2csv.py 脚本进行数据的可视化，分析仿真结果中的特征，例如节点的分布、应力集中区域等。

Step 4: 升级 Abaqus 模型并替换数据

• 检查与更新模型 ：如果在 Step 3 处理数据时发现问题或需要改进模型，可以参考《abaqus模型升级方法.md》来升级现有模型。
• 重新执行仿真 ：使用更新后的模型重新运行 Abaqus，导出新的仿真数据，替换原来的数据。

Step 5: 分析数据特征，确定模型框架、输入与输出

• 特征工程 ：分析提取的仿真数据，选择哪些特征作为模型的输入（如材料属性、几何特征、边界条件等），哪些结果作为输出（如最大应力、最大位移等）。
• 数据预处理 ：对数据进行必要的清洗和处理，如标准化、归一化、标签编码等，以便适应深度学习模型。
• 模型框架设计 ：根据问题的性质（回归问题或分类问题），确定合适的深度学习模型架构（如多层感知机 MLP、卷积神经网络 CNN 等）。

Step 6: 训练深度学习模型，补充可视化方法

• 定义深度学习模型 ：根据 Step 5 中确定的输入输出，构建神经网络模型。常用的模型包括 MLP、卷积网络等，具有足够的层数和神经元以捕捉数据的复杂关系。
• 训练过程 ：使用训练集数据进行模型训练，选择适当的损失函数（如均方误差 MSE）和优化器（如 Adam、SGD）进行优化。
• 可视化训练过程 ：为便于观察训练情况，绘制训练损失曲线、验证误差曲线等，检查是否发生过拟合或欠拟合。

Step 7: 调用保存的模型文件，预测新数据或测试新数据集

• 保存模型 ：训练完成后，保存模型权重（如 .pth 文件），便于后续加载使用。
• 加载与预测 ：调用保存的模型文件，进行新的数据预测，或者导入新的测试数据集进行评估。
• 模型测试与调优 ：根据新的测试数据，评估模型的预测效果，并对模型进行进一步优化，如调整超参数、增加正则化等。

Step 8: 获取相关实验结果，评估模型性能

• 评估指标 ：使用合适的评估指标（如均方误差 MSE、决定系数 R² 等）评估模型的性能，了解其在实际工程问题中的表现。
• 结果展示 ：将模型的预测结果与实际数据进行对比，进行误差分析，并通过图表等方式展示模型的预测效果。
• 优化与迭代 ：如果模型性能未达到预期，可以重新调整模型架构、超参数，或增加更多的训练数据进行模型优化。
  

三、示例代码与文档

需要代码，可以私 聊。

参考文献与视频

https://www.jishulink.com/post/1902133
https://www.researchgate.net/publication/369252308_Thermo-Mechanical_Coupling_Simulation_Analysis_of_Disc_Brake_Based_on_Ceramic_Composite_Material
李月明. 接触方式及接触面积对制动盘温度场的影响[D].大连交学,2019.DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2019.000236.
https://journals.nwpu.edu.cn/jxkxyjs/cn/article/doi/10.13433/j.cnki.1003-8728.20180228?viewType=HTML
https://www.fx361.cc/page/2013/1203/21667761.shtml
https://www.simscale.com/blog/what-is-finite-element-method/
https://www.fangzhenxiu.com/blueprint/3010198/
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359646224003506#se0030
https://www.bilibili.com/video/BV1f54y1z7WW/
https://www.bilibili.com/video/BV1194y1L7W8/