• 开发了一种新型的合理实验-计算相关性（RECC）方法，用于准确预测复合材料行为并优化有限元模型。 • 在加载过程中，样本刚度下降，表明材料损伤演变的准确预测。 • 全场数字图像相关性（DIC）在确定局部纵向应变和有效弯曲模量方面显示出有效性。 • 建议使用基于位移的合理相关性，因为它在评估材料参数时比基于应变的相关性提供了更可靠的结果。 • RECC方法将四点弯曲下的宏观组件响应与纤维级微观材料属性关联起来。本研究展示了一种强健的合理实验-计算相关性（RECC）方法，应用于变形图，用于评估材料行为和优化弹性模量。对多层碳/环氧复合材料样本进行了四点弯曲测试，使用二维数字图像相关性（DIC）捕捉表面变形，以获得高分辨率的位移和应变场。这些实验结果与有限元（FE）模拟预测进行了比较。通过利用决定系数（R²）和皮尔逊相关系数（r）来量化模型的准确性，从而通过拟合模拟与实验数据来确定有效弹性弯曲模量（E_eff）。关键结果表明，在单调加载期间，局部纵向弹性模量（E_11）下降，指示微尺度材料损伤。这支持了分层材料结构的概念，其中中层属性如E_11影响宏观复合材料结构的整体机械响应和损伤。此外，相比基于应变和基于位移的E_11评估显示出相似的趋势，但数值有所偏差。这归因于在数值微分过程中由于过度平滑而导致的基于应变的方法的低估。因此，推荐采用基于位移的方法。结果确认与实验观察之间的强一致性，并验证了RECC方法论作为理解和优化复合材料性能的可靠工具。
Hammad等（Sun，）研究了这个问题。