在工程应用领域，随着安全性和可靠性要求的提高，关键部件的疲劳研究备受关注。疲劳，即材料在反复或循环载荷作用下发生的损伤和失效过程，其复杂性不仅体现在微观裂纹的形成与扩展，还涉及多尺度的力学行为和材料性能的非线性响应。相较于传统试验方法，疲劳仿真能够更高效地预测材料或结构在反复载荷作用下的疲劳寿命和损伤分布。通过数值计算方法，如有限元法或有限差分法，对结构进行离散化，计算每个单元的应力、应变和应变能等参数，疲劳仿真为工程师提供了一种在设计阶段就提前发现潜在疲劳问题的有效手段。
疲劳仿真的价值在多个行业中得到了充分体现。在航空航天领域，结合断裂力学理论对机翼、起落架等关键结构进行疲劳分析，工程师能够确保这些结构在设计寿命周期内不会发生灾难性的疲劳失效。在汽车制造中，利用疲劳仿真优化发动机曲轴、底盘悬挂等关键部件的设计，降低应力集中系数，从而减少因疲劳失效导致的召回风险，提升产品的可靠性和安全性。在船舶工程中，通过模拟船体在波浪载荷下的动态响应，疲劳仿真帮助工程师优化船体结构的局部加强设计，有效降低船体在恶劣海况下的断裂风险。而在电子产品领域，通过热机械疲劳分析，工程师能够优化芯片封装中的焊点几何形状和材料组合，延长产品在复杂环境下的使用寿命。
什么是疲劳仿真？
疲劳仿真（Fatigue Simulation）是工程领域通过计算机模拟技术，预测材料或结构在循环载荷作用下的疲劳寿命、裂纹扩展路径及失效风险的核心方法。它以材料科学、力学理论和数值计算为基础，结合实验数据与算法模型，实现对复杂工况下疲劳行为的精确模拟，是实现可靠性设计的关键支撑技术。
简单理解，疲劳仿真可类比为对工程材料或结构进行的“疲劳体检”，通过疲劳仿真工具量化其在循环载荷作用下的损伤演化过程。以一根金属杆为例，当其承受周期性拉伸与压缩载荷时，疲劳仿真能够精确预测材料内部微观裂纹的萌生、扩展路径及临界失效时刻，为设计优化提供科学依据。
疲劳破坏过程（来源：Altair）
疲劳仿真的核心在于模拟疲劳破坏的物理过程，帮助工程师预测裂纹的萌生位置、扩展路径以及断裂条件，从而在产品设计阶段提前发现潜在问题并优化设计。以下是疲劳仿真的具体应用：
1、裂纹萌生阶段
疲劳过程始于裂纹萌生。疲劳仿真通过建立精确的材料微观结构模型，考虑材料内部的晶体结构、位错运动等因素，模拟局部塑性变形的产生和发展。基于疲劳工具，可分析计算应力集中区域，如孔洞、夹杂物、晶界处的应力应变分布，并结合材料的循环塑性本构关系，确定微观裂纹可能萌生的位置和条件。
这一过程的模拟，有助于工程师在设计阶段识别结构中最容易出现疲劳裂纹的部位，采取优化结构形状、降低应力集中系数、选择合适的材料等措施，从而提高结构的抗疲劳性能，延长使用寿命。
2、裂纹扩展阶段
当微观裂纹出现后，疲劳仿真基于断裂力学理论，采用裂纹扩展模型（如Paris公式）来描述裂纹在循环载荷下的扩展行为。通过计算裂纹尖端的应力强度因子范围，确定裂纹扩展速率，模拟裂纹随循环次数增加而逐渐扩展的过程。
基于粘聚力模型的疲劳裂纹扩展仿真
根据仿真结果，工程师可预测裂纹扩展到临界尺寸所需的循环次数，以此制定合理的维护计划和检修周期，确保在裂纹扩展到危险尺寸之前对结构进行检查和修复，防止发生灾难性的断裂事故。
3、失效阶段
当裂纹扩展到临界尺寸时，结构进入失效阶段。此时，疲劳仿真基于损伤力学或连续介质力学方法，综合考虑材料断裂韧性等参数，模拟结构最终的断裂过程，计算裂纹扩展到临界状态后结构承载能力的下降情况，直至结构完全断裂。
疲劳断裂仿真
通过对断裂阶段的仿真，工程师可以了解结构断裂时的力学行为和破坏模式，为结构的安全设计提供依据，例如确定结构的安全裕度、设计合适的止裂措施等，以提高结构在极端工况下的安全性。
疲劳仿真的发展历程
针对疲劳现象的研究始于19世纪中叶。1860年，德国工程师August Wöhler在解决火车轴断裂问题时，首次提出了疲劳曲线（S-N曲线）和疲劳极限的概念，为疲劳仿真奠定了基础。Wöhler通过大量实验发现，材料的疲劳寿命与应力之间存在特定的关系，这种关系可以通过S-N曲线来表征。S-N曲线描述了材料在不同应力水平下的疲劳寿命，即材料在特定应力下能够承受的循环次数。疲劳极限，也称为疲劳强度，是指材料在无限次循环载荷作用下不发生疲劳破坏的最大应力值。
S-N曲线（来源：Altair）
随着材料科学和力学的不断发展，疲劳研究在20世纪逐渐深入。1920年，Griffith提出了脆性材料断裂理论，为裂纹扩展研究提供了理论支持。进入20世纪60年代，有限元法开始应用于疲劳仿真，使得对复杂结构的应力和应变进行数值模拟成为可能。
1999年，Belytschko和Black提出了扩展有限元方法(XFEM)，该方法能够更精确地模拟裂纹扩展过程，解决了传统有限元方法在裂纹建模中的局限性。之后，扩展有限元方法与虚拟裂纹闭合技术（VCCT）结合，进一步提高了疲劳裂纹扩展模拟的精度。
来到21世纪，随着计算能力的提升，疲劳仿真开始结合多尺度建模和多物理场耦合（如热-力耦合），能够更全面地模拟材料在复杂环境下的疲劳行为。近年来，机器学习被引入疲劳仿真，用于预测材料的微观结构与疲劳性能之间的关系，进一步提升了仿真的精度。
主流的疲劳仿真软件
当前，疲劳仿真技术已经发展得较为成熟。国际头部软件厂商如Ansys、达索系统、西门子和海克斯康等，均推出了功能丰富、模块完善的疲劳仿真工具，能够有效应对复杂疲劳分析场景。这些工具不仅突破了传统单一分析模式，还集成了材料数据库、载荷分配、后处理等多元功能，推动疲劳分析向更全面、高效的方向发展。此外，多数疲劳仿真软件支持读取多种第三方有限元求解结果文件，并配备中立求解器，实现了与不同设计和分析工具的兼容。
从市场格局来看，国际头部厂商凭借在细分领域的技术优势形成了差异化竞争，市场集中度较高。新参与者由于技术壁垒和生态系统的复杂性，进入市场面临较大挑战。例如，fe-safe聚焦多轴系统和橡胶疲劳等特殊场景，HyperLife强调中立求解器与第三方兼容性，而FEMFAT则以丰富的材料库为特色。这种差异化竞争进一步巩固了头部厂商的市场地位，同时也推动了疲劳仿真技术的持续创新。
主流疲劳仿真软件对比
疲劳仿真的未来趋势
当前，疲劳仿真已在航空航天、汽车、船舶等行业得到广泛应用。不过，疲劳仿真的应用仍存在一定局限性。一方面，获取广泛的材料数据存在困难，不同材料在复杂工况下的疲劳特性数据繁杂，准确测量和应用这些数据面临诸多挑战，而这对疲劳仿真精度至关重要。另一方面，复杂仿真的计算成本居高不下，在实际工程中，针对复杂结构和多物理场耦合的仿真，需要消耗大量计算资源与时间，这在一定程度上限制了疲劳仿真的应用。
尽管存在局限，但疲劳仿真与热分析、结构分析等其他类型仿真的集成已显著提升了其准确性和适用性。例如，在航空发动机设计中，结合热分析与疲劳仿真，能更精准评估高温环境下零部件的疲劳寿命；与结构分析集成，可综合考量结构应力分布对疲劳性能的影响。
同时，新兴技术的兴起也正深刻影响着疲劳仿真技术的精度与效率的提升。机器学习和人工智能技术为疲劳仿真带来了新的发展契机。机器学习算法可对大量疲劳试验数据和仿真数据进行分析，挖掘数据中的潜在规律，从而开发更精确的疲劳预测模型。通过对不同材料、工况下的疲劳数据训练，模型能学习到复杂的疲劳失效模式，相比传统模型显著提高预测精度。人工智能可用于优化仿真流程，降低计算成本，例如，利用神经网络加速求解过程，智能调整计算参数以减少不必要的计算步骤。
高性能计算和基于云的解决方案也为疲劳仿真带来变革。高性能计算凭借强大的并行计算能力，能将复杂的疲劳仿真任务分解为多个子任务并行处理，大幅缩短计算时间，使大规模、高复杂度的疲劳仿真成为可能。基于云的解决方案则打破了硬件资源限制，用户无需具备高性能本地硬件，通过云端即可获取所需计算资源，实现更广泛、更详细的模拟，且能方便地进行数据存储和共享。
展望未来，疲劳模拟技术将持续进步。第一，构建更集成和全面的模拟环境是趋势，未来疲劳仿真将实现多物理场、多学科在一个统一环境下的协同仿真，无缝整合不同类型的仿真分析，从设计阶段就全面考虑各种因素对疲劳性能的综合影响，为产品提供更完整的性能评估。第二，人工智能和机器学习将在疲劳仿真中得到更广泛的应用，进一步增强预测能力。人工智能不仅能够优化模型，还可依据实时监测数据对产品的疲劳状态进行在线预测和健康管理。通过对产品运行过程中的实时数据进行分析，提前预警潜在的疲劳失效风险，为产品的全生命周期管理提供坚实的技术支持。
【参考资料】
1、基于有限元技术的疲劳裂纹扩展方法研究进展
2、基于不同方法的疲劳裂纹扩展仿真
3、深入COMSOL裂纹模拟：从断裂力学到相场法的全面解析
