数据驱动的异质材料瞬态化学扩散下两尺度化学-力学耦合问题计算框架

针对异质材料在化学扩散条件下的多尺度多物理场耦合计算难题，研究人员提出数据驱动的两尺度化学-力学耦合计算方案。该方案通过离线构建微观材料本构数据库与在线数据驱动宏观边界值问题求解，有效规避传统FE2 方法的维度灾难问题。验证表明该方法在扩散诱导变形与变形增强扩散案例中兼具收敛性与精度，并成功应用于锂离子电池梯度孔隙正极设计，为复杂多物理场仿真提供高效新范式。

　　

研究背景
现代工业中，异质材料在化学扩散环境下的多物理场耦合行为（如锂离子电池电极、形状记忆合金）引发广泛关注。当化学粒子渗透材料不同相时，非均匀浓度分布会导致局部应力失配和性能退化。传统多尺度模拟方法如FE²
需在宏观积分点反复求解代表体积单元(RVE)，面临计算效率低下和强非线性收敛困难的双重挑战。尽管有限体积法、离散元法等尝试解决该问题，但分别受限于力学处理能力或计算效率。数据驱动力学方法的兴起为破解这一困境提供了新思路——通过材料基因组（应力-应变对等共轭量数据库）替代传统本构方程，但尚未应用于化学-力学耦合场景。

研究方法
中国国家自然科学基金资助团队提出数据驱动的两尺度计算框架：

1. 离线数据库构建：通过微观RVE模拟生成涵盖化学势-浓度、应力-应变对的材料共轭量数据库；
2. 在线数据驱动求解：基于距离最小化原则匹配宏观边界值问题(BVP)与数据库中的本构响应；
3. 验证与应用：对比全尺度有限元验证算法精度后，应用于锂离子电池梯度孔隙正极设计。

研究结果
验证案例

• 扩散诱导变形：悬臂梁模型显示数据驱动结果与全尺度模拟位移误差<3%，计算耗时降低70%；
• 变形增强扩散：机械载荷使扩散系数提升18%，证实应力-化学耦合效应捕获能力。

电池正极应用
梯度孔隙正极相比均质设计使活性材料利用率提升22%，有效容量提高15%，应力集中区域减少40%。

结论与意义
该研究首创性地将数据驱动方法拓展至化学-力学耦合领域，其核心突破在于：

1. 通过材料基因组替代传统本构建模，规避多物理场耦合方程求解的收敛难题；
2. 离线/在线解耦策略使相同数据库可重复用于不同宏观模型，显著提升计算效率；
3. 为锂离子电池等能源器件微观结构优化提供量化工具。未来可扩展至相变材料、生物组织等多场耦合场景，推动数据驱动力学在工业设计中的深度应用。