ABAQUS平台上Python驱动的混凝土热学参数反演方法

混凝土热学参数反演在ABAQUS中的实现是一项重要的数值模拟技术，由许军才和沈振中两位学者在河海大学水利水电学院进行的研究。ABAQUS是一款广泛应用于结构力学分析的商业化有限元软件，其强大的可扩展性和开放性使得它成为了科研人员进行复杂工程问题求解的理想平台。本文的核心内容是针对ABAQUS的二次开发，利用Python编程语言与ABAQUS子程序进行整合。 首先，正演过程是研究的关键环节，这里的子程序主要包括FILM、HETVAL和UEXTERNALDB。FILM子程序负责处理热传导的边界条件，HETVAL则涉及到热源或热交换的处理，而UEXTERNALDB用于外部数据的交互，如温度场数据的输入或输出。通过这些子程序的扩展，研究人员能够模拟混凝土在特定环境下的热行为，为设计和分析提供可靠的热学模型。 在反演计算部分，作者创新地采用了Python语言开发了一种粒子群优化算法，这种算法模仿了鸟群觅食行为，通过迭代优化来寻找最佳的混凝土热学参数组合。这种方法可以有效地解决实际工程中由于参数不确定性导致的反问题，即根据已知的测量数据，逆向推断出未知的热学参数值。 实验算例部分展示了该程序的有效性，反演分析的结果与实际实验数据表现出良好的一致性，证明了这一方法在混凝土热学参数估计上的实用价值。此外，论文的关键词“仿真计算”、“热力学参数”和“反演”也强调了这项研究的重点在于通过数值模拟和优化算法提高混凝土热学特性预测的精度。 总结来说，许军才和沈振中的这篇首发论文提供了将ABAQUS与Python结合，实现混凝土热学参数反演的具体方法和实践案例，这对于建筑工程领域，特别是在混凝土结构的温度控制和耐久性分析中，具有显著的实际意义和理论价值。