使用EikoTwin DIC进行小应变测量

汽车行业的创新

创新是汽车行业的核心：无人驾驶汽车、共享移动、先进设备等。为了重塑自我并保持竞争力，汽车行业必须创新和开发新技术。因此，这些公司必须进行真实的模拟。其目的是预测其创新部件的行为，以便预测其目前生产和未来的使用。这就是为什么这些模拟必须准确地表示测试零件的几何和机械行为。然而，它们的验证也需要再现试验零件实际经历的边界条件。在本文中，我们将特别关注仪表板在压缩应力下低水平力学应变行为。

基于数字图像相关的小应变测量

基于全局方法的数字图像相关解决了这个问题。实际上，它允许测量直接在参考框架和模拟网格节点上定义的位移场（图1）。

实验装置

正在考虑的试验的目的是确定当用户按下图1中红色显示的13个点之一时，仪表板的整体机械响应。在试验中，我们通过施加10N垂直压缩力来模仿用户的动作。这样的负载代表用户的强制接触。对于这种水平的力，部件承受的总应变仍然很小。因此，这是测试所涉及的测量技术的挑战之一。

为了通过图像相关进行测量，使用油漆罐在零件上产生斑点。对零件应用纹理是相机跟踪曲面所必需的。因此，我们可以对实验位移场进行测量。一旦零件上漆，它被放置在一个刚性铝框架上，并放置在压头下。然后，压头在为研究选择的13个点中的每个点上施加0到10N的线性力。零件表面位移的跟踪由一对获取试验图像的摄像机来保证。我们最终在每台相机上获得60张图像（图2）。

基于EikoTwin DIC的图像后处理

然后，使用EikoTwin DIC软件对13组图像进行后处理。这允许测量每个加载点的零件表面位移的演变。EikoSim开发的这个软件的一个特点是使用零件几何形状的先验知识（通过有限元网格提供）来校准相机系统。该方法避免了标定靶的使用，直接将测量框架与有限元模型框架连接起来。因此，位移场将直接表示在计算网格的节点上。然后我们可以直接在图像上可视化它们（图3）。

小位移测量及其与模拟结果的比较

整体位移场

借助于数字图像相关，测量了网格中每个节点的位移。它们在下面的图4中可见，适用于10N负载的应用点8。

最大位移位于压头正下方的施力点处。在13个测试点发现了观察到的法向位移梯度。我们还注意到，对于所选仪器，在一对摄像机的视野中存在压头限制了可进行测量的总表面。作为提醒，为了获得三维位移测量，必须由至少两个摄像机同时观察纹理。一个可能的未来活动的改进将是在压头的另一侧增加一个额外的摄像头。这将在压头周围提供360°结果。

然而，应当注意，通过图像相关处理获得的信息比例如在相同配置中由应变计提供的信息丰富得多。作为一个例子，在整个测试中，CIN为每个图像提供了6000个3D位移测量值。现场测量的目的是允许在整个感兴趣的区域重新调整模型。对于一组有限的点传感器，情况并非如此。

虚拟传感器的创建

也可以从现场测量中提取点结果。实际上，EikoTwin DIC允许在网格上放置虚拟位移传感器（图5）。这样可以快速显示零件中感兴趣的特征点随时间的位移。结果与直觉一致。我们观察到压头周围有一个渐进性塌陷，同时零件边缘也有一个轻微塌陷。

试验与模拟场的比较

主要的吸引人之处仍然是实地比较。这是通过以hwascii格式导出结果来完成的，以便与Faurecia在本研究中使用的Hyperworks套件中的模拟结果进行快速比较（图6）。

通过对实验结果和模拟结果的比较，可以验证模拟对所考虑的试验具有预测性。我们验证了力的作用会在正确区域的作用点周围产生位移。这验证了在有限元模型中用于描述仪表板行为的本构方程允许在振幅方面对测量的实验场进行非常满意的估计。通过计算，特别是压头附近的场的形状可以很好地预测。另一方面，在远离压头的地方，显示出较大的偏差（但远低于测量不确定度）。

直接在模拟参考系中进行的结果比较带来了第二个潜在的改进点。实际上，如果力的作用点通过衬垫精确地转移到零件上，则零件在压头下的定位是手动完成的。这会在力的理论作用点和实际作用点之间产生差异。通过对CIN提供的实验场的处理，可以精确地找到力的实际作用点。然后可以更新模拟，以尽可能接近场的实际情况应用力。因此，与计算中边界条件的应用有关的部分不确定性在解释比较时被排除为误差来源。这可以对所有测试的负载应用点进行自动化。

小应变测量的精彩总结

总之，本研究将有助于改进创新仪表板的仿真模拟。由于采用了独特的成像技术，EikoTwin DIC软件将成功地突出肉眼看不到的非常小的应变。数字图像的相关性使得在测试数据和模拟数据之间建立快速连接成为可能。