19/05/2026
Multiscale modelling คือการวิเคราะห์และจำลองพฤติกรรมของวัสดุ โดยเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายขนาดและเวลาเข้าด้วยกัน แทนที่จะพิจารณาวัสดุจาก scale ใด scale หนึ่งเพียงลำพัง แนวคิดนี้ครอบคลุมตั้งแต่ระดับ [1]
• Atomistic scale: การจำลองพฤติกรรมวัสดุในระดับอะตอม เช่น การเคลื่อนที่ของอะตอมหรือ dislocation ในวัสดุโลหะ
• Micro-scale: การจำลองพฤติกรรมของวัสดุในระดับ grain, inclusion, void, fiber–matrix
• Meso-scale: การจำลองพฤติกรรมของวัสดุในระดับ phase, บ่อหลอมของโลหะจากกระบวนการพิมพ์สามมิติด้วยเลเซอร์ (LPBF) หรือการจำลองอิทธิพลของความหยาบผิวที่ส่งผลต่อ fatigue life
• Macro-scale: การจำลองวัสดุในระดับที่ตามองเห็น เช่นชิ้นส่วนโครงสร้างรถต่างๆ, คานหรือเสา
• Structural scale: ใช้วิเคราะห์การรับแรงทางกลของ ชิ้นส่วนมากกว่าหนึ่งชิ้นที่ประกอบกันขึ้นเป็นโครงสร้างและมีการรับแรงที่ซับซ้อนมากขึ้น
เนื่องจากสมบัติระดับมหภาคของวัสดุ อาทิ stiffness, strength, ductility, fracture behavior, fatigue life และ formability เป็นผลลัพธ์จากกลไกภายในหลายระดับ ไม่ว่าจะเป็นการเคลื่อนที่ของ dislocation การจัดเรียงของ grain การกระจายตัวของ phase หรือการสะสมของ stress และ strain ภายในวัสดุในแต่ละ scale [2], [3].
กล่าวอีกแบบคือ Multiscale modelling เป็นเทคนิคที่พยายามเชื่อมโยง “โลกเล็ก” เข้ากับ “โลกใหญ่” โดยที่พฤติกรรมที่ scale ใหญ่นั้นเกิดจากกลไกใน scale ระดับที่เล็กกว่า เช่น ความแข็งแรงของโลหะสัมพันธ์กับขนาดเกรนและปริมาณ dislocation ส่วนความสามารถในการขึ้นรูปของเหล็กกล้า dual phase สัมพันธ์กับการกระจายตัวของเฟส ferrite และ martensite ใน microstructure ดังนั้น Multiscale modelling เป็นการสร้างความสัมพันธ์ระหว่างกลไกทางกลในหลายระดับ เพื่ออธิบายว่าวัสดุแต่ละประเภทแสดงพฤติกรรมทางกลแบบต่างๆได้อย่างไร [4].
หัวใจสำคัญของ Multiscale modelling คือการเลือกวิธีเชื่อมข้อมูลระหว่าง scale ที่สนใจให้เหมาะสม โดยทั่วไปอาจแบ่งได้เป็นสองแนวทางหลัก ได้แก่ hierarchical หรือ information-passing approach ซึ่งใช้ผลจากแบบจำลองระดับเล็กส่งต่อไปยังแบบจำลองระดับใหญ่ และ concurrent multiscale modelling ซึ่งเชื่อมแบบจำลองหลายระดับให้ทำงานพร้อมกันในปัญหาเดียวกัน [5] วิธีแรกเหมาะกับกรณีที่ต้องการส่งต่ออิทธิพลจากระดับ atomistic หรือ microstructure ไปยังค่าสมบัติของวัสดุในระดับ continuum ส่วนวิธีหลังเหมาะกับปัญหาสำหรับพฤติกรรมเฉพาะที่ เช่น crack tip, defect หรือ interface failure ซึ่งบริเวณเหล่านี้ส่งผลต่อพฤติกรรมรวมของระบบโดยตรง
ในงานวัสดุศาสตร์และกลศาสตร์เชิงคำนวณ แนวทางหนึ่งที่นิยมใช้กันมากคือ computational homogenization ซึ่งใช้แบบจำลองย่อย เช่น Representative Volume Element (RVE) เพื่อเฉลี่ยพฤติกรรมของ microstructure ให้ได้ค่าออกมาเป็น effective properties ของวัสดุ เช่น effective stiffness, effective elastic modulus หรือ effective thermal conductivity สำหรับใช้ในแบบจำลองระดับ continuum หรือระดับโครงสร้าง แนวคิดนี้ช่วยให้สามารถส่งต่อผลของความไม่เป็นเนื้อเดียวกันในระดับจุลภาคไปยังพฤติกรรมระดับมหภาคได้ [6]
ตัวอย่างเช่น งานวิจัยล่าสุดงานหนึ่งของแลป ได้ใช้ Multiscale modelling เพื่อศึกษาพฤติกรรม anisotropic plasticity และ damage ของวัสดุ stainless steel ที่ผลิตด้วยกระบวนการพิมพ์สามมิติ โดยการเชื่อมโยง 3 scale เข้าด้วยกัน ได้แก่
• Micro-scale ที่พิจารณา grain morphology และ crystallographic texture ด้วย Crytal Plasticity finite element method (CPFEM),
• Meso-scale ที่พิจารณา melt pool structure และ melt pool boundary และ
• Macro-scale ที่ทำนาย stress–strain response และ failure behavior ของชิ้นงานจริง
ผลการจำลองในแต่ละระดับถูกทำ homogenization เพื่อแปลงเป็น effective properties แล้วส่งต่อเป็นข้อมูลให้กับแบบจำลองในระดับถัดไป ตั้งแต่ micro-scale → meso-scale → macro-scale
นอกจากประโยชน์เรื่องการทำนาย effective properties แล้ว ในงานวิจัยนี้ multi-scale modelling ยังถูกนำมาวิเคราะห์ strain localization และ damage ที่เกิดขึ้นเพื่ออธิบายพฤติกรรมระดับมหภาคของชิ้นงาน เช่น Elongation ที่ต่างกันได้อย่างถูกต้องมากยิ่งขึ้น เมื่อวัสดุมีลักษณะบ่อหลอมที่แตกต่างกันได้อีกด้วย วิธีนี้จึงเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของการเชื่อมโยง microstructure → mesostructure → macroscopic mechanical behavior ในวัสดุที่ผลิตด้วย additive manufacturing ได้อย่างลงตัว [7].
References
[1] Lu, G., & Kaxiras, E. (2005). An overview of multiscale simulations of materials. In M. Rieth & W. Schommers (Eds.), Handbook of Theoretical and Computational Nanotechnology (Vol. X, pp. 1–33). American Scientific Publishers.
[2] E, W. (2011). Principles of Multiscale Modeling. Cambridge University Press.
[3] Raabe, D. (n.d.). Multiscale Modeling of Materials. Max-Planck-Institut für Eisenforschung / Dierk Raabe.
[4] Max Planck Society. (n.d.). Multi-scale Modeling in Materials Science.
[5] Fish, J. (2006). Bridging the scales in nano engineering and science. Journal of Nanoparticle Research, DOI: 10.1007/s11051-006-9090-9.
[6] Geers, M. G. D., Kouznetsova, V. G., & Brekelmans, W. A. M. (2010). Multi-scale computational homogenization: Trends and challenges. Journal of Computational and Applied Mathematics, DOI: 10.1016/j.cam.2009.08.077.
[7] Siriraksophon, K., Vajragupta, N., & Uthaisangsuk, V. (2026). Anisotropic plasticity and damage of additively manufactured 316L stainless steel by multiscale approach. Mechanics of Materials, DOI: 10.1016/j.mechmat.2025.105509.