疲劳损伤是指材料在循环载荷下产生的破坏现象。无论在电子封装等微观领域,还是在汽车、飞机、航天航空设备等宏观领域,其元器件、零部件基本都在循环载荷下工作,所以疲劳断裂是它们的主要失效方式。疲劳损伤模型是预测疲劳损伤断裂的关键,则对疲劳损伤模型的研究与改进工作显得尤为重要。为了更好地预测微观、宏观试样在循环载荷下的疲劳失效行为,本文围绕最大熵断裂模型进行研究,结合数字图像相关方法,共同表征试样疲劳损伤演化,得到了较为满意的结果。本文的主要研究工作总结为以下几个方面:(1)发展了一种单参数的最大熵断裂模型,提出以非线性随动硬化模型为本构模型来描述金属材料硬化过程,以最大熵断裂模型为疲劳损伤模型来描述材料结构的循环退化、循环软化。并且利用非局部积分平均方法有效地解决了疲劳模拟过程中模拟结果存在的网格依赖性问题。(2)对最大熵断裂模型在微电子封装领域的应用进行了研究。基于剪切疲劳实验结果,计算循环曲线中的累积塑性耗散功,从而获取损伤累积参数的拟合曲线。该拟合曲线是基于应力均匀化假设的结果,而正确的模型参数难以确定,针对这一问题提出了一种基于卡尔曼滤波算法的反演分析方法来获取损伤累积参数,通过构造响应插值函数,有效地提高了反演速率,为精确、快速地有限元模拟建立了基础。(3)为直观、全面地获取宏观试样表面的变形,本文提出了一种基于贝叶斯模型的三维数字图像相关系统对试样表面变形进行测量。基于贝叶斯模型计算初始视差,再用牛顿拉普森迭代法对视差初值进行迭代优化,实现了高精度的立体匹配。同时,采用高效的反向组合高斯牛顿法对位移初值进行非线性迭代优化,实现了快速高精度的时序匹配。针对该迭代优化过程中初值难求的问题,采用种子点法,不仅为迭代优化过程提供可靠的初值估计,而且还有效地避免了误差的传递。(4)提出一种结合数字图像相关方法与有限元法的疲劳损伤表征方法,将数字图像相关方法测量结果与有限元模型建立匹配关系,并将两者之间的结果进行对比,不仅验证了最大熵断裂模型在宏观领域中的适用性,而且说明本文方法能够更加直观地展现出宏观试样的损伤退化过程。