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2024年諾貝爾物理獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)均頒發(fā)給與“AI for Science”相關(guān)領(lǐng)域，這一重大成就無疑為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了強(qiáng)勁的動(dòng)力。在這一科學(xué)研究的新范式——“AI for Science”時(shí)代，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)（ML-FFs）成功解決了第一性原理電子結(jié)構(gòu)方法與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)力場(chǎng)在準(zhǔn)確性和效率之間的矛盾。近年來，該領(lǐng)域取得了飛速進(jìn)展，相關(guān)研究成果頻繁發(fā)表于《Nature》、《Science》、以及《Cell》等國際頂尖學(xué)術(shù)期刊。

隨著計(jì)算能力的快速提升，使用ML-FFs進(jìn)行第一性原理級(jí)別精度的大規(guī)模分子模擬已逐步成為現(xiàn)實(shí)。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)方法讓我們重新審視了許多曾經(jīng)熟知的現(xiàn)象，例如小分子的非對(duì)稱電子效應(yīng)等，研究人員通過這種方式能更好地理解實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。這表明，機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)極有可能成為現(xiàn)代計(jì)算化學(xué)和分子模擬領(lǐng)域的重要組成部分。然而，作為一個(gè)新興的跨學(xué)科領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)涉及量子化學(xué)、分子模擬、以及機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科。由于該領(lǐng)域的知識(shí)廣泛且門檻較高，且學(xué)習(xí)平臺(tái)和相關(guān)資料相對(duì)匱乏，專業(yè)培訓(xùn)顯得尤為迫切。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

本次課程內(nèi)容全面，旨在幫助學(xué)員快速掌握量化軟件的使用、深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)原理、熟練運(yùn)用LAMMPS模擬軟件，并精通機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)模型。課程將帶領(lǐng)學(xué)員詳細(xì)了解生態(tài)最完善的DeePMD系列軟件的使用方法，并深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)領(lǐng)域的高數(shù)據(jù)效率等變模型（如NequIP、MACE、Allegro）。此外，還將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)領(lǐng)域的開源大模型（MACE-OFF23、MACE-MP0、DPA等）的使用與微調(diào)技巧。

深入探討“AI for Science”時(shí)代下，機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)（ML-FFs）在分子動(dòng)力學(xué)模擬中的應(yīng)用。課程內(nèi)容涵蓋從基礎(chǔ)理論到高級(jí)應(yīng)用的全面知識(shí)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、分子動(dòng)力學(xué)模擬、量子化學(xué)計(jì)算等。通過理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，學(xué)員將掌握如何使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)模型進(jìn)行高精度分子模擬，并了解該領(lǐng)域的最新進(jìn)展和未來趨勢(shì)。

講師簡介

機(jī)器學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)

主講老師來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)，擁有五年的講學(xué)經(jīng)驗(yàn)，主要擅長機(jī)器學(xué)習(xí)和分子動(dòng)力學(xué)訓(xùn)練力場(chǎng)，對(duì)vasp,gromacs ,cp2k, qe,lammps,deepmd等軟件有過多年的使用經(jīng)驗(yàn)！

機(jī)器學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)

0 1

第一天：AI與分子動(dòng)力學(xué)的交叉與基礎(chǔ)操作

課程說明

第一天的課程將從AI與科學(xué)的交叉點(diǎn)出發(fā)，介紹科學(xué)研究的四范式，特別是從大數(shù)據(jù)時(shí)代到AI4Science時(shí)代的轉(zhuǎn)變。通過探討Google DeepMind、微軟研究院、Meta FAIR等知名團(tuán)隊(duì)的工作，學(xué)員將了解AI在科學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。隨后，課程將深入分子動(dòng)力學(xué)模擬的基礎(chǔ)知識(shí)，包括經(jīng)驗(yàn)力場(chǎng)與第一性原理方法的對(duì)比，以及機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)的興起。實(shí)操部分將涵蓋Linux系統(tǒng)操作、虛擬環(huán)境配置、Python開發(fā)環(huán)境的使用，以及LAMMPS和OpenMM等分子模擬軟件的入門。

課程要點(diǎn)

1. 理論部分

o AI與科學(xué)的交叉：從大數(shù)據(jù)到AI4Science

o 科學(xué)研究的四范式

o 分子動(dòng)力學(xué)模擬的基本方法與發(fā)展歷史

o 經(jīng)驗(yàn)力場(chǎng)與第一性原理方法的對(duì)比

o 機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)的興起與應(yīng)用

2. 實(shí)操部分

o Linux系統(tǒng)與超算服務(wù)器的常規(guī)操作

o 虛擬環(huán)境（Anaconda/Mamba）的使用

o Python開發(fā)環(huán)境的配置與使用

o LAMMPS與OpenMM的入門與基本操作

o 量子化學(xué)計(jì)算軟件的介紹與快速上手

0 2

第二天：機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)模型設(shè)計(jì)與DeePMD應(yīng)用

課程說明

第二天的課程將聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)的模型設(shè)計(jì)。理論部分將快速入門機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、發(fā)展歷史及其在科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。學(xué)員將了解AI模型在科學(xué)領(lǐng)域需要遵守的物理約束，以及高效描述局部環(huán)境的方法。實(shí)操部分將深入DeePMD系列軟件的使用，包括安裝、輸入文件詳解、常見功能與問題分析，以及如何結(jié)合LAMMPS進(jìn)行高精度分子動(dòng)力學(xué)模擬。

課程要點(diǎn)

1. 理論部分

o 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的快速入門

o 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念與發(fā)展歷史

o AI模型在科學(xué)領(lǐng)域的物理約束與對(duì)稱性

o 基于描述符的機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)模型（如HDNNPs、ANI模型）

o DeePMD系列模型的詳解與應(yīng)用

2. 實(shí)操部分

o DeePMD的安裝與驗(yàn)證測(cè)試

o DeePMD輸入文件的詳解與超參數(shù)設(shè)定

o DeePMD的常見功能（訓(xùn)練、重啟、凍結(jié)、壓縮等）

o 綜合使用LAMMPS與DeePMD進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬

o 分子模擬數(shù)據(jù)的后處理與分析

0 3

第三天：等變模型與高階機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)

課程說明

第三天的課程將深入探討等變模型及其在機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)中的應(yīng)用。理論部分將介紹等變模型的概念、分類與特點(diǎn)，特別是高階等變模型在數(shù)據(jù)利用率和泛化能力方面的優(yōu)勢(shì)。學(xué)員將了解SO(3)群的基本概念及其在等變模型中的應(yīng)用。實(shí)操部分將涵蓋DeePMD的多GPU并行訓(xùn)練、LAMMPS的多GPU并行運(yùn)行，以及如何使用Python代碼可視化等變與不變?cè)O(shè)計(jì)的區(qū)別。此外，學(xué)員將學(xué)習(xí)如何使用NequIP模型復(fù)現(xiàn)高被引論文的結(jié)果。

課程要點(diǎn)

1. 理論部分

o 等變模型的概念、分類與特點(diǎn)

o 高階等變模型的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用

o SO(3)群的入門與張量積

o 歐式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E3NN）的介紹

o NequIP模型的詳解與代碼框架

2. 實(shí)操部分

o DeePMD的多GPU并行訓(xùn)練

o LAMMPS的多GPU并行運(yùn)行

o 使用Python可視化等變與不變?cè)O(shè)計(jì)的區(qū)別

o NequIP模型的超參數(shù)設(shè)置與使用

o 復(fù)現(xiàn)Nat. Commun.文章結(jié)果

0 4

第四天：高效等變模型與通用大模型

課程說明

第四天的課程將聚焦于高效等變模型與通用大模型的應(yīng)用。理論部分將介紹基于ACE的等變模型（如MACE模型）及其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。學(xué)員將了解機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)領(lǐng)域的“ChatGPT”模型，如MACE-OFF23和MACE-MP0，以及適用于大規(guī)模GPU并行的Allegro模型。實(shí)操部分將涵蓋MACE與Allegro模型的超參數(shù)設(shè)置、DeePMD與MACE模型的對(duì)比，以及如何對(duì)通用大模型進(jìn)行微調(diào)與分析。

課程要點(diǎn)

1. 理論部分

o 基于ACE的等變模型（MACE模型）

o 機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)領(lǐng)域的通用大模型（MACE-OFF23、MACE-MP0）

o Allegro模型與SevenNet模型的介紹與比較

2. 實(shí)操部分

o MACE與Allegro模型的超參數(shù)設(shè)置與使用

o DeePMD與MACE模型的對(duì)比

o 通用大模型的微調(diào)與分析

o DPA-1與DPA-2模型的介紹與特點(diǎn)

0 5

第五天：綜合應(yīng)用與未來展望

課程說明

第五天的課程將綜合前四天的內(nèi)容，進(jìn)行實(shí)際案例分析與未來展望。學(xué)員將通過實(shí)際案例，綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬與數(shù)據(jù)分析。課程還將探討機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢(shì)，特別是如何通過AI技術(shù)推動(dòng)科學(xué)研究的范式轉(zhuǎn)變。最后，學(xué)員將進(jìn)行課程總結(jié)與討論，分享學(xué)習(xí)心得與未來研究方向。

課程要點(diǎn)

1. 綜合應(yīng)用

o 實(shí)際案例分析：結(jié)合LAMMPS與DeePMD進(jìn)行復(fù)雜體系的分子動(dòng)力學(xué)模擬

o 數(shù)據(jù)后處理與高質(zhì)量科研繪圖

o 機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用案例

2. 未來展望

o AI for Science的未來發(fā)展趨勢(shì)

o 機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)在科學(xué)研究中的潛在應(yīng)用

o 課程總結(jié)與討論

本課程通過五天的密集學(xué)習(xí)，學(xué)員將全面掌握機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)在分子動(dòng)力學(xué)模擬中的應(yīng)用，從基礎(chǔ)理論到高級(jí)模型設(shè)計(jì)，再到實(shí)際應(yīng)用與未來展望。課程內(nèi)容豐富，理論與實(shí)踐并重，旨在為學(xué)員提供該領(lǐng)域的前沿知識(shí)與實(shí)用技能，助力其在AI for Science時(shí)代的科學(xué)研究中取得突破。

近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在科學(xué)研究中的應(yīng)用逐漸成為跨學(xué)科研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。2024年諾貝爾物理獎(jiǎng)與化學(xué)獎(jiǎng)均授予“AI for Science”相關(guān)領(lǐng)域的突破性成果，這一事件標(biāo)志著人工智能與基礎(chǔ)科學(xué)的深度融合已進(jìn)入新的發(fā)展階段。在材料科學(xué)領(lǐng)域，第一性原理計(jì)算作為研究材料電子結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的核心工具，為理解微觀世界提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。然而，其高昂的計(jì)算成本限制了其在大規(guī)模復(fù)雜體系中的應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)的引入，為這一問題提供了新的解決方案，通過構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，實(shí)現(xiàn)了從第一性原理精度到大規(guī)模模擬的無縫銜接。

機(jī)器學(xué)習(xí)在第一性原理領(lǐng)域的應(yīng)用不僅加速了材料設(shè)計(jì)與發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程，還為傳統(tǒng)理論計(jì)算提供了新的視角。例如，通過高通量計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，研究者能夠快速篩選出具有特定性能的材料，從而顯著提高研發(fā)效率。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)模型還能夠挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的物理規(guī)律，為實(shí)驗(yàn)研究提供理論支持。在這一背景下，掌握第一性原理與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉知識(shí)，已成為現(xiàn)代材料科學(xué)研究人員必備的技能。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

本課程旨在為學(xué)員提供第一性原理與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉領(lǐng)域的系統(tǒng)性培訓(xùn)，并安排了較多的上機(jī)實(shí)驗(yàn)，提供大量相關(guān)代碼與示例教程，幫助學(xué)員熟悉各種深度學(xué)習(xí)第一性原理計(jì)算方法的使用，快速掌握相關(guān)理論知識(shí)與實(shí)操技能。課程將從基礎(chǔ)理論出發(fā)，逐步深入到高級(jí)應(yīng)用，學(xué)員將具備獨(dú)立開展第一性原理與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉研究的能力，能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決材料科學(xué)中的實(shí)際問題，并為未來的研究工作奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

講師簡介

第一性原理

主講老師來自國內(nèi)高校，擁有扎實(shí)的理論知識(shí)和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)，參與多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目。熟悉深度學(xué)習(xí)方法和第一性原理計(jì)算及相關(guān)軟件的使用，具有豐富的編程經(jīng)驗(yàn)，有深入的研究和優(yōu)秀的成果。并在多個(gè)權(quán)威期刊上發(fā)表，至今他已經(jīng)發(fā)表了40余篇SCI檢索論文。授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識(shí)和計(jì)算方法講解得清晰易懂，受到學(xué)員們的一致認(rèn)可和高度評(píng)價(jià)！

機(jī)器學(xué)習(xí)第一性原理

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第一天

理解第一性原理計(jì)算的基本理論框架，包括薛定諤方程、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程等核心概念。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)在材料科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)，了解當(dāng)前領(lǐng)域內(nèi)的前沿成果與挑戰(zhàn)。

第一天上午

理論內(nèi)容

介紹量子力學(xué)在材料科學(xué)中的應(yīng)用及其重要性。

第一性原理計(jì)算的基本概念：從量子力學(xué)到材料性質(zhì)的預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的興起及其在科學(xué)研究中的應(yīng)用。

機(jī)器學(xué)習(xí)在材料設(shè)計(jì)、性質(zhì)預(yù)測(cè)和高通量計(jì)算中的應(yīng)用案例。

當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在第一性原理領(lǐng)域的突破與挑戰(zhàn)。

未來發(fā)展趨勢(shì)：從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)到智能設(shè)計(jì)。

典型案例分析：如催化劑設(shè)計(jì)、二維材料的高通量篩選等。

實(shí)操內(nèi)容

Python環(huán)境搭建：Anaconda的安裝與使用。

Jupyter Notebook的使用：代碼編寫、運(yùn)行與調(diào)試的基本操作。

安裝常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等。

深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch）的安裝與環(huán)境配置。

安裝第一性原理軟件

第一天下午

實(shí)操內(nèi)容

Python的基本語法：縮進(jìn)、注釋、變量命名規(guī)則。

數(shù)據(jù)類型詳解：整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串、布爾值。

序列類型：列表、元組、集合的操作與區(qū)別。

映射類型：字典的創(chuàng)建、訪問與修改。

條件語句：if-elif-else的使用場(chǎng)景與邏輯判斷。

循環(huán)語句：for循環(huán)與while循環(huán)的語法與應(yīng)用。

循環(huán)控制：break、continue、pass語句的作用與使用場(chǎng)景。

自定義函數(shù)：函數(shù)的定義、參數(shù)傳遞、返回值。

模塊的導(dǎo)入與使用：標(biāo)準(zhǔn)庫與第三方庫的調(diào)用。

類與對(duì)象的基本概念：封裝、繼承、多態(tài)。

類的定義與實(shí)例化：屬性與方法的使用。

面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想：如何通過類組織代碼結(jié)構(gòu)。

NumPy數(shù)組的創(chuàng)建與操作：數(shù)組的形狀、索引、切片。

數(shù)學(xué)運(yùn)算：矩陣運(yùn)算、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、隨機(jī)數(shù)生成。

示例應(yīng)用：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、矩陣變換等。

Pandas：數(shù)據(jù)分析利器

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series與DataFrame的創(chuàng)建與操作。

數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)清洗、篩選、分組、聚合。

數(shù)據(jù)讀寫：CSV、Excel文件的讀取與保存。

示例應(yīng)用：材料數(shù)據(jù)的預(yù)處理與分析。

Matplotlib：數(shù)據(jù)可視化

基本繪圖：折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖的繪制。

0 2

第二天

熟練掌握第一性原理軟件的使用方法，包括輸入文件編寫、任務(wù)提交、結(jié)果分析等。學(xué)會(huì)使用Python及其科學(xué)計(jì)算庫（如NumPy、Pandas、Matplotlib）進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理。掌握機(jī)器學(xué)習(xí)庫（如Scikit-Learn、PyTorch）的基本使用方法，能夠搭建并訓(xùn)練簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

第二天上午

理論內(nèi)容

講解第一性原理計(jì)算：薛定諤方程、波函數(shù)與電子狀態(tài)、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程、交換-相關(guān)泛函、晶格的周期性、平面波與平面波基組、

介紹VASP軟件的基本操作和輸入文件編寫方法。

詳細(xì)指導(dǎo)如何編寫VASP的輸入文件，包括INCAR、KPOINTS、POSCAR等。

演示如何提交VASP計(jì)算任務(wù)：命令行提交、作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)提交、OSZICAR、OUTCAR

第二天下午

實(shí)操內(nèi)容

使用Python實(shí)現(xiàn)批量計(jì)算任務(wù)的生成與提交。

高效計(jì)算流程：并行計(jì)算、分布式計(jì)算的優(yōu)化。

結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果分析：能量、晶格參數(shù)、原子位置的收斂性。

電子結(jié)構(gòu)、力學(xué)性質(zhì)、熱學(xué)性質(zhì)的計(jì)算與分析。

使用Matplotlib繪制能帶圖、態(tài)密度圖等。

實(shí)戰(zhàn)1：二氧化碳還原反應(yīng)（CO?RR）的催化劑設(shè)計(jì)、選擇與催化劑性能相關(guān)的特征（如電子結(jié)構(gòu)、表面性質(zhì)等）、使用Scikit-Learn搭建線性回歸、決策樹等模型。通過交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)二氧化碳還原催化劑的少特征模型

實(shí)戰(zhàn)2：氧還原反應(yīng)（ORR）和氧進(jìn)化反應(yīng)（OER）在能源存儲(chǔ)中的重要性。從第一性原理計(jì)算結(jié)果中提取材料的電子性質(zhì)和催化活性指標(biāo)。基于物理直覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇關(guān)鍵特征。DFT和機(jī)器學(xué)習(xí)方法加速具有高ORR和OER催化活性的DMSCs的發(fā)現(xiàn)

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第三天

學(xué)習(xí)高通量計(jì)算策略，掌握自動(dòng)化腳本編寫技巧，能夠高效處理大規(guī)模計(jì)算任務(wù)。理解機(jī)器學(xué)習(xí)在材料性質(zhì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，掌握特征工程、模型訓(xùn)練與驗(yàn)證的基本流程。

第三天上午

實(shí)操內(nèi)容

pymatgen的功能與應(yīng)用場(chǎng)景：從材料結(jié)構(gòu)到計(jì)算文件的生成。

材料項(xiàng)目（Materials Project）數(shù)據(jù)庫的訪問與數(shù)據(jù)提取。

使用pymatgen獲取晶體結(jié)構(gòu)：通過材料ID或化學(xué)式查詢。

批量下載結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)：自動(dòng)化腳本編寫與數(shù)據(jù)管理。

批量生成計(jì)算文件：POSCAR、INCAR等。

自動(dòng)化生成VASP輸入文件。

編寫Python腳本，從Materials Project下載一組材料的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

分析下載數(shù)據(jù)的格式與內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息（如晶格參數(shù)、原子位置等）。

使用pymatgen的API查詢Materials Project數(shù)據(jù)庫。

篩選特定條件下的材料數(shù)據(jù)：如元素組成、晶體結(jié)構(gòu)類型等。

第三天下午

理論內(nèi)容

介紹晶體結(jié)構(gòu)與電子結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

晶體結(jié)構(gòu)的基本概念：布拉維格子、空間群、對(duì)稱性。

電子結(jié)構(gòu)計(jì)算：能帶計(jì)算流程、能帶圖的解讀。

態(tài)密度分析：電子態(tài)密度的物理意義與計(jì)算方法。

電荷密度分析：電荷分布與材料性質(zhì)的關(guān)系。

材料計(jì)算的特征工程

特征類型：空間特征（晶格參數(shù)、原子間距等）、拓?fù)涮卣鳎ㄍ負(fù)浣^緣體的特征）、化學(xué)特征（元素組成、鍵合類型等）、物理特征（電子結(jié)構(gòu)、力學(xué)性質(zhì)等）。

統(tǒng)計(jì)特征與信息熵：如何從數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計(jì)信息。

領(lǐng)域特定特征的構(gòu)建與優(yōu)化：結(jié)合物理直覺與機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

特征工程在材料計(jì)算中的重要性。

當(dāng)前研究熱點(diǎn)：如何通過特征工程提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。

實(shí)操內(nèi)容

實(shí)戰(zhàn)3：VASP計(jì)算TiO2的電子能帶結(jié)構(gòu)和密度態(tài)、電荷密度、功函數(shù)

實(shí)戰(zhàn)4：VASP和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)二維材料的高通量計(jì)算

0 4

第四天

掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)模型的基本原理及其在材料科學(xué)中的應(yīng)用。學(xué)會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)（如ML-FFs）結(jié)合分子動(dòng)力學(xué)軟件（如LAMMPS）進(jìn)行復(fù)雜體系的模擬與分析。

第四天上午

理論內(nèi)容

神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu)與功能。

常見激活函數(shù)：ReLU、Sigmoid、Tanh等。

前向傳播與反向傳播的基本原理。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：全連接層、卷積層、循環(huán)層。

CNN在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。

RNN在序列數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)。

GNN在材料科學(xué)中的應(yīng)用：圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的處理。

實(shí)操內(nèi)容

PyTorch的基本功能與模塊化設(shè)計(jì)。

構(gòu)建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

實(shí)戰(zhàn)5：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鈉離子電池正極材料人工智能驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)

第四天下午

理論內(nèi)容

講解分子動(dòng)力學(xué)模擬的基本原理

分子動(dòng)力學(xué)的基本概念：牛頓運(yùn)動(dòng)方程的數(shù)值求解。

溫度、壓力與化學(xué)勢(shì)的定義與計(jì)算：熱力學(xué)量的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。

微觀狀態(tài)與系綜選擇：NVT、NPT、NVE等系綜的區(qū)別與應(yīng)用場(chǎng)景。

時(shí)間步長與模擬精度的平衡：選擇合適的模擬參數(shù)。

實(shí)操內(nèi)容

實(shí)戰(zhàn)6：如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)提高分子動(dòng)力學(xué)模擬的效率、力場(chǎng)的構(gòu)建與訓(xùn)練：從第一性原理數(shù)據(jù)中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)模型、VASP-MD及機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)計(jì)算：力場(chǎng)的構(gòu)建與訓(xùn)練

實(shí)戰(zhàn)7：AIMD在復(fù)雜體系中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)、從頭算分子動(dòng)力學(xué)模擬AIMD后處理分析-軌跡分析：徑向分布函數(shù)、擴(kuò)散系數(shù)等。

0 5

第五天

通過實(shí)戰(zhàn)案例，如催化劑設(shè)計(jì)、二維材料高通量計(jì)算等，鞏固所學(xué)知識(shí)，提升解決實(shí)際問題的能力。學(xué)會(huì)使用開源工具（如pymatgen、matminer）獲取材料數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

完成本課程后，學(xué)員將具備獨(dú)立開展第一性原理與機(jī)器學(xué)習(xí)交叉研究的能力，能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決材料科學(xué)中的實(shí)際問題，并為未來的研究工作奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

第五天上午

理論內(nèi)容

LAMMPS輸入文件的編寫及任務(wù)提交

指導(dǎo)如何編寫LAMMPS的輸入腳本，并提交計(jì)算任務(wù)。

in文件基本語法：結(jié)合實(shí)例，講解in文件常用命令

LAMMPS在材料科學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。

當(dāng)前研究熱點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)力場(chǎng)與LAMMPS的結(jié)合。

實(shí)操內(nèi)容

實(shí)戰(zhàn)8：如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)實(shí)現(xiàn)VASP與LAMMPS的無縫對(duì)接;PyXtal_FF的安裝與配置：環(huán)境搭建與依賴安裝;從VASP數(shù)據(jù)中訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)，并在LAMMPS中應(yīng)用;通過LAMMPS模擬驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)的準(zhǔn)確性。

第五天下午

實(shí)操內(nèi)容

通過案例展示LAMMPS在模擬材料力學(xué)性能方面的應(yīng)用-力學(xué)性能模擬：應(yīng)力-應(yīng)變曲線的計(jì)算：模擬材料的拉伸、壓縮過程。彈性模量的計(jì)算：通過線性擬合應(yīng)力-應(yīng)變曲線得到彈性模量。斷裂強(qiáng)度的模擬：分析材料在高應(yīng)力下的斷裂行為。

實(shí)戰(zhàn)9：從第一性原理計(jì)算（如VASP）中提取數(shù)據(jù)：能量、力、應(yīng)力等;數(shù)據(jù)清洗、歸一化、劃分訓(xùn)練集與測(cè)試集;使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如Scikit-Learn、PyTorch）訓(xùn)練原子勢(shì)模型;調(diào)整模型結(jié)構(gòu)與超參數(shù)，提高模型的擬合能力和泛化能力;將訓(xùn)練好的模型導(dǎo)入LAMMPS，進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬;比較模擬結(jié)果與第一性原理計(jì)算結(jié)果。

實(shí)戰(zhàn)10：傅里葉定律與熱擴(kuò)散方程。分子動(dòng)力學(xué)中的熱導(dǎo)率計(jì)算：Green-Kubo公式與非平衡分子動(dòng)力學(xué)方法;使用機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)（如MLIP）進(jìn)行大規(guī)模分子動(dòng)力學(xué)模擬;計(jì)算材料的熱導(dǎo)率：通過模擬結(jié)果計(jì)算熱流密度與溫度梯度;編寫LAMMPS輸入腳本，使用機(jī)器學(xué)習(xí)勢(shì)進(jìn)行熱導(dǎo)率計(jì)算。分析模擬結(jié)果，討論材料的熱導(dǎo)率與其微觀結(jié)構(gòu)的關(guān)系。

案例圖片：

機(jī)器學(xué)習(xí)材料視頻課程《上下滑動(dòng)查看》

第一天

理論內(nèi)容

1.機(jī)器學(xué)習(xí)概述

2.材料與化學(xué)中的常見機(jī)器學(xué)習(xí)方法

3.應(yīng)用前沿

實(shí)操內(nèi)容

Python基礎(chǔ)

1.開發(fā)環(huán)境搭建

2.變量和數(shù)據(jù)類型

3.列表

4.if語句

5.字典

6.For和while循環(huán)

實(shí)操內(nèi)容

Python基礎(chǔ)（續(xù)）

1.函數(shù)

2.類和對(duì)象

3.模塊

Python科學(xué)數(shù)據(jù)處理

1.NumPy

2.Pandas

3.Matplotlib

第二天

理論內(nèi)容

1.線性回歸

1.1 線性回歸的原理

1.2 線性回歸的應(yīng)用

2. 邏輯回歸

2.1原理

2.2 使用方法

3. K近鄰方法（KNN）

3.1 KNN分類原理

3.2 KNN分類應(yīng)用

4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的原理

4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸

實(shí)操內(nèi)容

1.線性回歸方法的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用（包括L1和L2正則項(xiàng)的使用方法）

2.邏輯回歸的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用

3.KNN方法的實(shí)現(xiàn)與初步應(yīng)用

4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)

項(xiàng)目實(shí)操

1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)高體積模量高熵合金

2.訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)多孔材料的催化性能

這兩個(gè)實(shí)操項(xiàng)目同時(shí)穿插講解如下內(nèi)容

A1 機(jī)器學(xué)習(xí)材料與化學(xué)應(yīng)用的典型步驟

A1.1 數(shù)據(jù)采集和清洗

A1.2 特征選擇和模型選擇

A1.3 模型訓(xùn)練和測(cè)試

A1.4 模型性能評(píng)估和優(yōu)化

第三天

理論內(nèi)容

1．決策樹

1.1決策樹的原理

1.2決策樹分類

2．集成學(xué)習(xí)方法

2.1集成學(xué)習(xí)原理

2.2隨機(jī)森林

2.3Bosting方法

3．樸素貝葉斯概率

3.1原理解析

3.2 模型應(yīng)用

4. 支持向量機(jī)

4.1分類原理

4.2核函數(shù)

實(shí)操內(nèi)容

1.決策樹的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

2.隨機(jī)森林的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

3.樸素貝葉斯的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

4.支持向量機(jī)的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用

項(xiàng)目實(shí)操

1.使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)金屬有機(jī)框架材料中的氣體吸附

2.通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法篩選新型四元半導(dǎo)體化合物

這兩個(gè)實(shí)操項(xiàng)目同時(shí)穿插講解如下內(nèi)容

A1 模型性能的評(píng)估方法

A1.1 交叉驗(yàn)證：評(píng)估估計(jì)器的性能

A1.2 分類性能評(píng)估

A1.3 回歸性能評(píng)估

第四天

理論內(nèi)容

1. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.1 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)

2.2 無監(jiān)督算法——聚類

2.3 無監(jiān)督算法——降維

2. 材料與化學(xué)數(shù)據(jù)的特征工程

2.1分子結(jié)構(gòu)表示

2.2 獨(dú)熱編碼

3. 數(shù)據(jù)庫

3.1材料數(shù)據(jù)庫介紹

3.2 Pymatgen介紹

實(shí)操內(nèi)容

1. 分子結(jié)構(gòu)的表示與特征提取

2. 聚類、降維等無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于分子特征處理

項(xiàng)目實(shí)操

1. 在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的指導(dǎo)下加速鈣鈦礦材料的發(fā)現(xiàn)

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)CO2 封存的解釋和預(yù)測(cè)

第五天

項(xiàng)目實(shí)操

１. 基于分子特征和邏輯回歸預(yù)測(cè)分子性質(zhì)

2. 基于分子特征的無監(jiān)督學(xué)習(xí)綜合應(yīng)用

項(xiàng)目實(shí)操

1. 通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè) NiCoFe 氧化物催化劑的活性

2. 利用基于成分的能源材料描述符進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的綜合預(yù)測(cè)

學(xué)習(xí)目標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在材料研究中的應(yīng)用，讓學(xué)員能夠掌握學(xué)習(xí)理論知識(shí)及熟悉代碼實(shí)操，文章的復(fù)現(xiàn)，學(xué)會(huì)anaconda、Python、pymatgen等軟件、以及機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集及清洗、分子結(jié)構(gòu)表示及提取、模型訓(xùn)練和測(cè)試、性能評(píng)估及優(yōu)化，KNN、線性回歸方法，學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)材料預(yù)測(cè)，材料分類，材料可視化，多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法綜合預(yù)測(cè)等操作技能，獨(dú)自完成自己的課題研究項(xiàng)目

深度學(xué)習(xí)材料視頻課程《上下滑動(dòng)查看》

第一天上午

理論內(nèi)容

1.材料數(shù)據(jù)庫：介紹Material Project, OQMD, AFLOW等數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)和使用方法。

2.深度學(xué)習(xí)入門：基礎(chǔ)概念，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、損失函數(shù)等。

3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和在材料科學(xué)中的應(yīng)用。

4.材料特征工程：如何從材料數(shù)據(jù)中提取有用的特征。

實(shí)操內(nèi)容

Pytorch深度學(xué)習(xí)框架演練：安裝和配置Pytorch，基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建和訓(xùn)練。

第一天下午

實(shí)操內(nèi)容

1.Pymatgen介紹及結(jié)構(gòu)文件生成

2.Pymatgen構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)特征：

3.ASE（Atomic Simulation Environment）的使用

4.爬蟲獲取二維數(shù)據(jù)集

5.材料結(jié)構(gòu)分析與可視化

第二天上午

實(shí)操內(nèi)容

1. AFLOW數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取

1.1 AFLOW數(shù)據(jù)庫功能練習(xí)

1.2. 爬蟲獲取AFLOW數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)

2. OQMD數(shù)據(jù)庫

2.1 OQMD數(shù)據(jù)庫功能練習(xí)

2.2 OQMD數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取

第二天下午

實(shí)操內(nèi)容

1. material project數(shù)據(jù)庫

1.1 新版material project獲取材料XRD、DOS圖、能帶圖、吸收譜等數(shù)據(jù)

1.2 Pymatgen按照屬性要求獲取material project材料數(shù)據(jù)

2. 材料特征工程工具matminer演練

2.1 matminer獲取材料數(shù)據(jù)集

2.2 matminer生成材料描述符演練

第三天上午

理論內(nèi)容

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）基礎(chǔ)

卷積層、池化層、卷積核、特征圖

經(jīng)典的CNN架構(gòu)，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）基礎(chǔ)

時(shí)間步和隱藏狀態(tài)、梯度消失和梯度爆炸、RNN的變體

實(shí)操和演示內(nèi)容

基于CNN方法訓(xùn)練掃描電鏡圖像對(duì)鋰離子陰極成分及狀態(tài)的預(yù)測(cè)

基于RNN和CNN輔助識(shí)別有序結(jié)構(gòu)

第三天下午

實(shí)操內(nèi)容

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的功能材料開發(fā)案例二（晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)材料屬性預(yù)測(cè)）：

1. 用PYG搭建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN、GAT）

2. 晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CGCNN模型代碼原理

3. 利用晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)材料屬性預(yù)測(cè)

第四天上午

理論內(nèi)容

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、門控網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)與原理

輸入門、遺忘門、輸出門

自注意力機(jī)制、多頭注意力機(jī)制、位置編碼、殘差連接、編碼器和解碼器

Transformer

實(shí)操內(nèi)容

基于LSTM、GRU的分子生成模型

Transformer用于聚合物性質(zhì)預(yù)測(cè)

第四天下午

理論內(nèi)容（約1小時(shí)）

自回歸模型、自編碼器、序列生成模型

變分自編碼器（VAE）基礎(chǔ)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）基礎(chǔ)

實(shí)操內(nèi)容（約2小時(shí)）：

GAN模型的構(gòu)建

訓(xùn)練GAN進(jìn)行材料屬性預(yù)測(cè)

GAN在材料設(shè)計(jì)中的案例研究

自編碼器和變分自編碼器的訓(xùn)練

變分自編碼器在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

培訓(xùn)目標(biāo)

1.學(xué)習(xí)Material Project，AFLOW，OQMD三大材料數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取方法。

2.學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和晶體圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)方法在材料預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。

3.學(xué)習(xí)主流材料數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取方法；

4.深度學(xué)習(xí)方法在材料預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。

部分案例圖片

材料基因組視頻課程《上下滑動(dòng)查看》

第一天

Python講解與實(shí)操

理論內(nèi)容：

1.材料基因組概述

2.材料基因組的基本方法

3.材料數(shù)據(jù)庫material project, OPMD, AFLOW

實(shí)操內(nèi)容：

Python基礎(chǔ)

1.開發(fā)環(huán)境搭建

2.變量和數(shù)據(jù)類型

3.列表

4.if語句

5.字典

6.For和while循環(huán)

實(shí)操內(nèi)容：

Python基礎(chǔ)（續(xù)）

1.函數(shù)

2.類和對(duì)象

3.模塊

4.Python科學(xué)數(shù)據(jù)處理

5.NumPy

6.Pandas

7.Matplotlib

第二天

材料基因組與數(shù)據(jù)庫

實(shí)操內(nèi)容：

1. Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)操作入門（約1小時(shí)）

2. AFLOW數(shù)據(jù)庫

2.1 AFLOW數(shù)據(jù)庫功能練習(xí)

2.2. AFLOW數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取

實(shí)操內(nèi)容：

1. OQMD數(shù)據(jù)庫

1.1 OQMD數(shù)據(jù)庫功能練習(xí)

1.2 OQMD數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)獲取

2. material project數(shù)據(jù)庫

2.1 Pymatgen練習(xí)

2.2 Pymatgen獲取material project材料數(shù)據(jù)

第三天

結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高通量計(jì)算

實(shí)操和演示內(nèi)容：

基于結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高通量計(jì)算：

1. pymatgen大批量結(jié)構(gòu)獲取

2. 基于pymatgen的計(jì)算文件生成

3. 大批量計(jì)算結(jié)果的獲取與統(tǒng)計(jì)

實(shí)操內(nèi)容：

案例一：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的功能材料開發(fā)（合金材料）

1. 背景介紹

2. 數(shù)據(jù)獲取

3. 構(gòu)建特征

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

5. 討論與評(píng)測(cè)

穿插常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法的介紹

第四天

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多個(gè)功能材料開發(fā)案例實(shí)操

案例二：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的功能材料開發(fā)（半導(dǎo)體材料）

1. 背景介紹

2. 數(shù)據(jù)獲取

3. 構(gòu)建特征

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

5. 討論與評(píng)測(cè)

穿插材料特征工程的介紹

案例三：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的功能材料開發(fā)（鈣鈦礦材料）

1. 背景介紹

2. 數(shù)據(jù)獲取

3. 構(gòu)建特征

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)

5. 討論與評(píng)測(cè)

CP2K視頻課程《上下滑動(dòng)查看》

第一天

CP2K與量子力學(xué)

理論內(nèi)容

1. CP2K框架

2. DFT（密度泛函理論）基礎(chǔ)

3. CP2K的核心：GAPW（Gaussian-augmented plane wave approach）介紹

4. CP2K的input

QM（量子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-1

1. 基組文件和勢(shì)場(chǎng)文件選取

2. 分子體系單點(diǎn)能計(jì)算

3. 分子結(jié)構(gòu)優(yōu)化

4. 分子結(jié)構(gòu)和電子結(jié)構(gòu)的可視化

理論內(nèi)容

1.分子動(dòng)力學(xué)模擬介紹

2.周期性邊界條件

3.MD模擬系綜

4.勢(shì)函數(shù)

MM（分子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-1

1. 溶劑體系的構(gòu)造與可視化

2. L-J勢(shì)場(chǎng)的參數(shù)設(shè)置

3. 利用L-J勢(shì)場(chǎng)對(duì)溶劑體系的模擬

4. 分子動(dòng)力學(xué)模擬分析（徑向分布函數(shù)RDF，均方位移MSD，模擬退火…）

第二天

量子力學(xué)實(shí)操

理論內(nèi)容

1. 周期性體系

2. 平面波與倒空間

3. DOS（態(tài)密度）知識(shí)基礎(chǔ)

4. 能帶知識(shí)基礎(chǔ)

QM（量子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-2

1. 晶體結(jié)構(gòu)的獲取與可視化

2. 晶體結(jié)構(gòu)的單點(diǎn)能和結(jié)構(gòu)優(yōu)化

3. ＤＯＳ計(jì)算和分析

4. 能帶計(jì)算和分析

理論內(nèi)容

CP2K、GROMACS和力場(chǎng)類型介紹

MM（分子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-2：

1. CP2K、GROMACS計(jì)算MD詳解

2.熱浴、退火計(jì)算與分析

3.VMD可視化軌跡與分析

4.Gromacs對(duì)軌跡進(jìn)行后處理分析

5.自由能勢(shì)能面的模擬

第三天

量子力學(xué)實(shí)操

理論內(nèi)容

1. 晶體表面和晶面指數(shù)

2. 過渡態(tài)理論介紹

QM（量子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-3

1. 晶體表面的構(gòu)造與可視化

2. 晶體表面的結(jié)構(gòu)優(yōu)化

3. 晶體表面的分子吸附與成鍵狀態(tài)分析

4. NEB方法計(jì)算離子遷移路徑

理論內(nèi)容

1. AIMD（從頭計(jì)算分子動(dòng)力學(xué)）的基本知識(shí)和應(yīng)用

2. 自由能勢(shì)能面介紹

AIMD（從頭計(jì)算分子動(dòng)力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容

1.Cu顆粒熔化過程的MD模擬

2.Cu顆粒在CO2中結(jié)構(gòu)演變的MD模擬

3.催化劑作用下N2分解的二維自由能曲面計(jì)算

第四天

QM+MM

理論內(nèi)容

元?jiǎng)恿W(xué)（metadynamics）介紹

QM（量子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-4

1. metadynamics方法的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置

2. metadynamics方法計(jì)算分子解離過程

3. 鋰離子電池電極材料鋰離子遷移過渡態(tài)的計(jì)算

理論內(nèi)容

1.QM/MM理論介紹

2.QM/MM在不同體系的應(yīng)用

QM/MM計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-2

1. 一般的溶劑化蛋白的處理流程

2. 蛋白晶體的準(zhǔn)備

3. 結(jié)構(gòu)的能量最小化

4. 對(duì)體系的預(yù)平衡

5. 無限制的分子動(dòng)力學(xué)模擬

6. RMSD、RMSF、能量變化及蛋白的回旋半徑分析

第五天

QM+AIMD

理論內(nèi)容

1. TDDFT計(jì)算激發(fā)態(tài)的介紹

2. 振動(dòng)熵和零點(diǎn)能的計(jì)算

QM（量子力學(xué)）計(jì)算實(shí)操內(nèi)容-5

1. 分子激發(fā)態(tài)的計(jì)算和結(jié)果分析

2. 電化學(xué)催化ORR（氧還原反應(yīng)）過程的計(jì)算矯正和臺(tái)階圖繪制

理論內(nèi)容

1.不同體系下AIMD建模

2. CP2K電子結(jié)構(gòu)與MD

文獻(xiàn)案例分析實(shí)操內(nèi)容

1.AIMD研究Au/TiO2對(duì)CO的催化機(jī)理

2.利用DFT和AIMD研究N5H對(duì)CO2的催化機(jī)理

有限元仿真是一種數(shù)值計(jì)算技術(shù)，用于解決復(fù)雜工程和物理問題。它將一個(gè)復(fù)雜的物理問題劃分為許多小的、簡單的部分（稱為有限元），然后在這些小部分上進(jìn)行計(jì)算，以預(yù)測(cè)整體行為。常用于結(jié)構(gòu)分析、熱傳導(dǎo)、流體動(dòng)力學(xué)等領(lǐng)域。深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練來學(xué)習(xí)模式和規(guī)律。深度學(xué)習(xí)在有限元仿真中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

計(jì)算需求和效率：

計(jì)算資源：傳統(tǒng)的有限元分析（FEA）通常需要大量的計(jì)算資源，尤其是在處理高復(fù)雜度或大規(guī)模問題時(shí)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN），可以通過學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)模型結(jié)果，顯著減少計(jì)算時(shí)間和資源消耗。

加速仿真：深度學(xué)習(xí)模型可以用來訓(xùn)練代理模型，快速預(yù)測(cè)仿真結(jié)果，從而減少對(duì)詳細(xì)有限元仿真的需求。例如，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速預(yù)測(cè)，以替代計(jì)算密集型的有限元計(jì)算。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模：

數(shù)據(jù)生成：在有限元仿真中，尤其是在復(fù)雜非線性或多物理場(chǎng)問題中，通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。深度學(xué)習(xí)方法可以從大量的仿真數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取模式，幫助改進(jìn)模型的精度和可靠性。

特征提?。荷疃葘W(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征，這對(duì)于復(fù)雜問題尤其重要。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)提取復(fù)雜的特征，進(jìn)而用于預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)的行為。

模型簡化和降階：

降階建模：在有限元分析中，降階模型（Reduced Order Models）可以降低計(jì)算復(fù)雜性。深度學(xué)習(xí)可以用于創(chuàng)建降階模型，這些模型能夠在保持準(zhǔn)確性的同時(shí)，顯著降低計(jì)算開銷。

近似模型：深度學(xué)習(xí)可以用來構(gòu)建近似模型，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來逼近復(fù)雜的有限元模型行為，從而提高仿真的效率。

處理復(fù)雜非線性和多物理場(chǎng)問題：

非線性問題：有限元分析在處理強(qiáng)非線性問題時(shí)可能面臨挑戰(zhàn)，深度學(xué)習(xí)模型能夠捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系，例如在材料塑性或結(jié)構(gòu)大變形問題中的應(yīng)用。

多物理場(chǎng)耦合：在多物理場(chǎng)問題中，如熱-結(jié)構(gòu)耦合，深度學(xué)習(xí)可以通過聯(lián)合學(xué)習(xí)不同物理場(chǎng)之間的關(guān)系，提升仿真模型的準(zhǔn)確性和效率。

自動(dòng)化和優(yōu)化：

設(shè)計(jì)優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)可以用于優(yōu)化設(shè)計(jì)參數(shù)，通過訓(xùn)練模型以尋找最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，減少手動(dòng)調(diào)整的需要。

自動(dòng)化分析：深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)化有限元分析的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括網(wǎng)格生成、材料屬性調(diào)整和結(jié)果評(píng)估等。

綜上所述，深度學(xué)習(xí)為有限元仿真領(lǐng)域帶來了顯著的創(chuàng)新，提升了仿真過程的效率、精度和智能化水平，為工程設(shè)計(jì)和科學(xué)研究提供了新的工具和方法。由于學(xué)習(xí)平臺(tái)文獻(xiàn)、視頻教程資料較少，技術(shù)不公開，對(duì)于有相應(yīng)科研任務(wù)和發(fā)高質(zhì)量文章的科研人員極度困擾，而培訓(xùn)學(xué)習(xí)迫在眉睫，應(yīng)廣大科研人員要求，本單位經(jīng)過數(shù)月調(diào)研，決定聯(lián)合專家共同舉辦“深度學(xué)習(xí)有限元仿真”專題培訓(xùn)班。

課程講師

主講老師來自國內(nèi)985高校！主要研究方向?yàn)槔w維增強(qiáng)復(fù)合材料、金屬-復(fù)合材料混合材料界面性能、多尺度多置信度預(yù)測(cè)模型、結(jié)構(gòu)可靠性分析等！熟練使用 ABAQUS 靜力分析、動(dòng)態(tài)分析、裂紋擴(kuò)展分析和多尺度界面分析、Fortran二次開發(fā)等，已發(fā)表數(shù)篇深度學(xué)習(xí)與有限元仿真頂刊！有豐富的算法與有限元仿真結(jié)合經(jīng)驗(yàn)！

深度學(xué)習(xí)與有限元仿真實(shí)踐應(yīng)用培訓(xùn)

Mid-Autumn Festival

深度學(xué)習(xí)有限元課表《上下滑動(dòng)查看》

Day1 |深度學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)踐的概述

1-Python安裝與環(huán)境配置方法

本篇為《數(shù)據(jù)技術(shù)Python基礎(chǔ)入門》課程教學(xué)課件，主要介紹Python的安裝與環(huán)境配置方法。Python作為一門通用型的編程語言，可以通過很多方法完成安裝，同時(shí)，也可根據(jù)實(shí)際需求搭建不同類型的開發(fā)環(huán)境。由于本次課程是圍繞Python數(shù)據(jù)技術(shù)展開的Python基礎(chǔ)內(nèi)容講解，而在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模、甚至是算法工程的工作當(dāng)中，Jupyter開發(fā)環(huán)境都是最通用的開發(fā)環(huán)境，同時(shí)，由于Jupyter本身也是Notebook形式的編程環(huán)境，非常適合初學(xué)者上手使用。因此，本次課程將主要采用JupyterNotebook/Jupyter Lab來進(jìn)行教學(xué)。

2-張量（Tensor）的創(chuàng)建和常用方法

張量是深度學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)和核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是對(duì)標(biāo)量（0階張量）、向量（1階張量）和矩陣（2階張量）的高維推廣，能夠有效地表示和處理多維數(shù)據(jù)。在深度學(xué)習(xí)中，張量不僅用于存儲(chǔ)和批量處理輸入數(shù)據(jù)（如圖像、視頻、語音等多維信號(hào)），還用于表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、激活值和梯度等參數(shù)，并支持在GPU等硬件上進(jìn)行高效的并行計(jì)算。通過張量運(yùn)算（如張量加法、乘法、轉(zhuǎn)置、卷積等），深度學(xué)習(xí)框架能夠自動(dòng)進(jìn)行梯度計(jì)算和反向傳播，從而實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和優(yōu)化。此外，張量的數(shù)學(xué)性質(zhì)和運(yùn)算規(guī)則為設(shè)計(jì)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換提供了理論基礎(chǔ)，使得深度學(xué)習(xí)能夠處理越來越復(fù)雜的實(shí)際問題。

3-Python實(shí)現(xiàn)基本優(yōu)化思想與最小二乘法

本節(jié)，我們將先從簡單線性回歸入手，探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)建模問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化問題，然后考慮使用數(shù)學(xué)方法對(duì)其進(jìn)行求解。

4-基于Pytorch的深度學(xué)習(xí)入門

一個(gè)好的深度學(xué)習(xí)模型，應(yīng)該是預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)秀、計(jì)算速度超快、并且能夠服務(wù)于業(yè)務(wù)（即實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境）的。巧合的是，PyTorch框架正是基于這樣目標(biāo)建立的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)果如何才能優(yōu)秀呢？如果在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們是通過模型選擇、調(diào)整參數(shù)、特征工程等事項(xiàng)來提升算法的效果

5-單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理很多時(shí)候都比經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡單。了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以從線性回歸算法開始。我們通過PyTorch基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Tensor和基本庫Autograd，在給autograd舉例，對(duì)線性回歸進(jìn)行簡單的說明和講解。

6-深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多關(guān)鍵點(diǎn)上其實(shí)有所區(qū)別，這種區(qū)別使用代數(shù)表示形式會(huì)更容易顯示。比如，單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（線性回歸、邏輯回歸）中直線的表現(xiàn)形式都是，且是結(jié)構(gòu)為列向量，但在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著“層”和神經(jīng)元個(gè)數(shù)的增加，只有輸入層與第一個(gè)隱藏層之間是特征與的關(guān)系，隱藏層與隱藏層、隱藏層與輸出層之間都是與的關(guān)系。并且，即便是在輸入層與第一個(gè)隱藏層之間，單個(gè)特征所對(duì)應(yīng)的不再是列向量，而是結(jié)構(gòu)為(上層特征神經(jīng)元個(gè)數(shù)，下層特征神經(jīng)元個(gè)數(shù))的矩陣。并且，每兩層神經(jīng)元之間，都會(huì)存在一個(gè)權(quán)重矩陣，權(quán)重將無法直接追蹤到特征x上，這也是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法被解釋的一個(gè)關(guān)鍵原因。

7-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)

損失函數(shù)（Loss Function）是衡量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際目標(biāo)值之間差異的度量標(biāo)準(zhǔn)，它在訓(xùn)練過程中扮演著"指南針"的角色。通過最小化損失函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠不斷調(diào)整其內(nèi)部參數(shù)（權(quán)重和偏置），從而提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE，用于回歸問題）、交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy Loss，用于分類問題）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)對(duì)各個(gè)參數(shù)的梯度，并利用梯度下降等優(yōu)化算法來更新參數(shù)，最終使損失函數(shù)達(dá)到最小值，從而得到一個(gè)性能良好的模型。選擇合適的損失函數(shù)對(duì)模型的訓(xùn)練效果至關(guān)重要，需要根據(jù)具體的任務(wù)類型和數(shù)據(jù)特征來確定。

8-基于Pythorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

我們將以分類深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，為大家展示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程。在介紹PyTorch的基本工具AutoGrad庫時(shí)，我們系統(tǒng)地介紹過數(shù)學(xué)中的優(yōu)化問題和優(yōu)化思想，我們介紹了最小二乘法以及梯度下降法這兩個(gè)入門級(jí)優(yōu)化算法的具體操作，并使用AutoGrad庫實(shí)現(xiàn)了他們。在本節(jié)課中，我們將從梯度下降法向外拓展，介紹更常用的優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和迭代。在本節(jié)課結(jié)束的時(shí)候，你將能夠完整地實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的全流程。

通過本天培訓(xùn)可以掌握：

第一天的課程旨在為學(xué)員打造扎實(shí)的深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念出發(fā)，逐步深入到各類深度學(xué)習(xí)模型的原理與應(yīng)用。這個(gè)專題的深度學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)踐課程為入門級(jí)課程，從Python基礎(chǔ)環(huán)境配置開始，循序漸進(jìn)地介紹深度學(xué)習(xí)的核心概念和實(shí)踐應(yīng)用。課程首先講解Python和Jupyter環(huán)境的搭建，然后深入探討深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)張量（Tensor）及其運(yùn)算，繼而通過最小二乘法介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化思想，并基于PyTorch框架系統(tǒng)講解深度學(xué)習(xí)的基本原理。課程重點(diǎn)包括單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（從線性回歸入手）、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（著重講解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)重矩陣）、損失函數(shù)（包括MSE、交叉熵等）的原理和選擇，最后通過實(shí)際案例教授如何使用PyTorch構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓學(xué)員能夠掌握從理論到實(shí)踐的完整深度學(xué)習(xí)開發(fā)流程。整個(gè)課程注重理論與實(shí)踐的結(jié)合，通過代碼實(shí)戰(zhàn)幫助學(xué)員建立深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)體系。

Day2 |基于多尺度仿真與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合材料本構(gòu)重構(gòu)技術(shù)

1. 多尺度技術(shù)背景及概念

1.1 多尺度技術(shù)發(fā)展

從20世紀(jì)末開始的計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)快速發(fā)展，到當(dāng)今跨尺度協(xié)同仿真方法的突破。介紹多尺度技術(shù)在材料科學(xué)、工程力學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展歷程，重點(diǎn)闡述計(jì)算能力提升帶來的模擬技術(shù)革新，以及不同尺度模擬方法的融合過程。包括早期的單尺度模擬局限性，到現(xiàn)代多尺度協(xié)同仿真的重大突破，展示這一技術(shù)在材料設(shè)計(jì)和性能預(yù)測(cè)中的重要作用。

1.2 多尺度技術(shù)種類

詳細(xì)介紹三類主要的多尺度模擬方法：串行多尺度法、并行多尺度法和并串行混合多尺度法。解析每種方法的特點(diǎn)、適用范圍和局限性。串行方法側(cè)重于不同尺度間的信息傳遞，并行方法強(qiáng)調(diào)不同尺度的同步計(jì)算，而混合方法則綜合了兩者優(yōu)勢(shì)。通過實(shí)際案例說明各類方法在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的選擇依據(jù)。

1.3 多尺度技術(shù)實(shí)施方法

深入探討多尺度仿真的具體實(shí)施策略，包括尺度銜接技術(shù)、信息傳遞機(jī)制和邊界條件處理方法。重點(diǎn)講解均勻化理論在多尺度分析中的應(yīng)用，以及如何處理不同尺度之間的計(jì)算精度平衡問題。通過具體的工程實(shí)例，展示多尺度技術(shù)在復(fù)雜材料系統(tǒng)分析中的實(shí)施流程。

2. ABAQUS與Python二次開發(fā)

2.1 ABAQUS腳本概述

介紹ABAQUS二次開發(fā)的基礎(chǔ)框架，包括Python腳本接口、CAE環(huán)境開發(fā)和用戶子程序開發(fā)三大模塊。詳細(xì)說明ABAQUS的對(duì)象模型結(jié)構(gòu)，以及如何通過Python腳本實(shí)現(xiàn)模型的參數(shù)化建模、提交計(jì)算和后處理分析。重點(diǎn)闡述腳本開發(fā)相比GUI操作的優(yōu)勢(shì)。

2.2 Python語言介紹

系統(tǒng)講解用于ABAQUS開發(fā)的Python核心語法，包括數(shù)據(jù)類型、控制流程、函數(shù)定義、類和對(duì)象等。特別強(qiáng)調(diào)在ABAQUS環(huán)境下常用的Python模塊，如numpy用于數(shù)值計(jì)算，os和sys用于系統(tǒng)操作，以及ABAQUS特有的Python模塊如abaqus、abaqusConstants等。

2.3 ABAQUS腳本編寫

通過實(shí)例展示ABAQUS腳本的編寫方法，包括幾何建模、網(wǎng)格劃分、材料定義、邊界條件設(shè)置、求解控制等關(guān)鍵步驟。介紹腳本調(diào)試技巧，錯(cuò)誤處理方法，以及如何優(yōu)化腳本執(zhí)行效率。重點(diǎn)講解參數(shù)化建模的實(shí)現(xiàn)方法。

2.4 含骨料/纖維RVE模型二次開發(fā)

詳細(xì)介紹代表性體積元素(RVE)的概念和建模方法，重點(diǎn)講解如何通過Python腳本實(shí)現(xiàn)復(fù)雜RVE模型的自動(dòng)化生成。包括隨機(jī)分布算法、界面建模技術(shù)、周期性邊界條件的實(shí)現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)。展示完整的RVE建模到計(jì)算的自動(dòng)化流程。

2.5 插件開發(fā)

系統(tǒng)講解ABAQUS插件開發(fā)的完整流程，包括GUI設(shè)計(jì)、功能實(shí)現(xiàn)、調(diào)試部署等環(huán)節(jié)。介紹插件開發(fā)的框架結(jié)構(gòu)，重點(diǎn)說明如何將已有的Python腳本封裝為用戶友好的圖形界面工具。講解插件的注冊(cè)、安裝和分發(fā)方法。

3. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的多尺度FE2方法

3.1 協(xié)同多尺度FE2方法技術(shù)詳解

深入解析FE2方法的理論基礎(chǔ)，包括宏觀-微觀尺度的耦合機(jī)制、計(jì)算同步策略和信息傳遞方法。重點(diǎn)講解尺度轉(zhuǎn)換的數(shù)學(xué)原理，以及如何在有限元框架下實(shí)現(xiàn)多尺度協(xié)同計(jì)算。通過典型算例展示FE2方法的實(shí)現(xiàn)過程。

3.2 基于UMAT的ABAQUS協(xié)同多尺度方法概述

詳細(xì)介紹UMAT用戶子程序在多尺度分析中的應(yīng)用，包括UMAT的基本結(jié)構(gòu)、調(diào)用機(jī)制和數(shù)據(jù)交換接口。重點(diǎn)說明如何通過UMAT實(shí)現(xiàn)微觀RVE計(jì)算結(jié)果向宏觀尺度的傳遞，以及如何處理非線性問題。

3.3 基于UMAT的ABAQUS協(xié)同多尺度仿真實(shí)施

通過完整的案例展示多尺度仿真的實(shí)施過程，包括模型建立、UMAT編程、計(jì)算控制和結(jié)果分析等環(huán)節(jié)。重點(diǎn)講解多尺度計(jì)算中的收斂性控制、效率優(yōu)化和結(jié)果驗(yàn)證方法。提供詳細(xì)的實(shí)施步驟和注意事項(xiàng)。

3.4 ANN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)介紹

系統(tǒng)介紹應(yīng)用于多尺度分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，包括輸入層設(shè)計(jì)、隱藏層配置和輸出層定義。重點(diǎn)講解如何選擇適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)提高計(jì)算效率和預(yù)測(cè)精度。

3.5 基于ANN的高保真FE2驅(qū)動(dòng)的先進(jìn)FE2方法的具體框架

詳細(xì)闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與FE2方法的融合框架，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練策略、預(yù)測(cè)結(jié)果的應(yīng)用等環(huán)節(jié)。重點(diǎn)介紹如何通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的微觀計(jì)算，顯著提高計(jì)算效率。展示該方法在實(shí)際工程問題中的應(yīng)用效果。

通過本天培訓(xùn)可以掌握：

第二天聚焦多尺度仿真技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合應(yīng)用，通過理論講解和實(shí)際案例，幫助學(xué)員掌握復(fù)合材料本構(gòu)重構(gòu)的先進(jìn)方法。內(nèi)容涵蓋三個(gè)主要模塊：首先介紹多尺度技術(shù)的發(fā)展歷程、種類和實(shí)施方法，幫助學(xué)員理解多尺度分析的基本概念和技術(shù)框架；其次講解ABAQUS與Python的二次開發(fā)技術(shù)，包括腳本編程、RVE模型開發(fā)和插件制作，使學(xué)員掌握自動(dòng)化建模和分析的實(shí)用技能；最后深入探討人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的多尺度FE2方法，結(jié)合UMAT子程序開發(fā)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，展示如何實(shí)現(xiàn)高效的多尺度協(xié)同仿真，這些內(nèi)容旨在幫助學(xué)員掌握先進(jìn)的計(jì)算方法并提升工程分析能力。

Day3 |NN-EUCLID無應(yīng)力數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)超彈性材料本構(gòu)建模

1. 超彈性材料力學(xué)行為分析

1.1 Hyperelastic材料力學(xué)行為

詳細(xì)介紹超彈性材料的本構(gòu)特性，包括大變形非線性、應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系的路徑獨(dú)立性、能量守恒特性等核心概念。重點(diǎn)講解各類超彈性本構(gòu)模型（如Neo-Hookean模型、Mooney-Rivlin模型、Yeoh模型等）的理論基礎(chǔ)、適用范圍和局限性。通過實(shí)際工程案例，展示不同本構(gòu)模型在描述材料行為時(shí)的特點(diǎn)和選擇依據(jù)。

1.2 Hyperelastic材料仿真分析（案例）

通過具體的工程案例，系統(tǒng)展示超彈性材料的有限元分析流程。包括材料參數(shù)的確定方法、本構(gòu)模型的選擇策略、幾何非線性和接觸非線性的處理技術(shù)等。重點(diǎn)介紹ABAQUS中內(nèi)置的超彈性材料模型的使用方法，以及如何通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合確定材料參數(shù)。展示典型結(jié)構(gòu)（如減震器、密封圈等）的分析過程和結(jié)果驗(yàn)證方法。

2. 輸入凸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICNN）

2.1 ICNN技術(shù)介紹

深入講解輸入凸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和特點(diǎn)，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、權(quán)重約束方法、激活函數(shù)選擇等關(guān)鍵技術(shù)。重點(diǎn)闡述ICNN在保證預(yù)測(cè)結(jié)果凸性方面的優(yōu)勢(shì)，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)熱力學(xué)一致性的保證。詳細(xì)介紹ICNN與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別，及其在材料本構(gòu)建模中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

2.2 ICNN技術(shù)具體實(shí)施及講解（案例）

通過完整的案例展示ICNN在超彈性材料建模中的應(yīng)用。包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的具體實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練過程的控制和優(yōu)化等環(huán)節(jié)。重點(diǎn)講解如何通過PyTorch實(shí)現(xiàn)ICNN，如何設(shè)置合適的損失函數(shù)，以及如何評(píng)估模型性能。提供詳細(xì)的代碼實(shí)現(xiàn)和調(diào)試技巧。

3. 無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)超彈性本構(gòu)定律

3.1 問題設(shè)定

系統(tǒng)闡述基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的超彈性本構(gòu)建?？蚣?，包括問題的數(shù)學(xué)描述、物理約束條件的表達(dá)、目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建等。重點(diǎn)說明如何將材料本構(gòu)建模問題轉(zhuǎn)化為適合深度學(xué)習(xí)的形式，以及如何在模型中嵌入物理定律約束。

3.2 從逐點(diǎn)數(shù)據(jù)近似位移場(chǎng)

詳細(xì)介紹如何利用深度學(xué)習(xí)方法從離散的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中重建連續(xù)的位移場(chǎng)。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、插值算法選擇等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。重點(diǎn)講解如何保證重建位移場(chǎng)的物理合理性，以及如何處理邊界條件和連續(xù)性約束。

3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本構(gòu)模型

深入探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料本構(gòu)建模中的應(yīng)用方法，包括網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)、變形梯度到應(yīng)力的映射關(guān)系建立、能量函數(shù)的構(gòu)造等。重點(diǎn)闡述如何通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)保證預(yù)測(cè)結(jié)果滿足材料本構(gòu)關(guān)系的基本要求，如客觀性、各向同性等。

3.4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的本構(gòu)模型

系統(tǒng)介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)在本構(gòu)建模中的實(shí)現(xiàn)方法，包括自編碼器的應(yīng)用、潛在空間的構(gòu)建、物理約束的實(shí)現(xiàn)等。重點(diǎn)講解如何在缺乏直接應(yīng)力-應(yīng)變數(shù)據(jù)的情況下，通過位移場(chǎng)信息實(shí)現(xiàn)材料本構(gòu)關(guān)系的重建。

4. 數(shù)值基準(zhǔn)

4.1 數(shù)據(jù)生成

詳細(xì)介紹用于模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)生成方法，包括有限元模擬數(shù)據(jù)的生成、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集和處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)等。重點(diǎn)說明如何設(shè)計(jì)合理的加載路徑，以保證數(shù)據(jù)的代表性和完備性。展示數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和預(yù)處理的具體方法。

4.2 數(shù)據(jù)模型精度、泛化和FEM部署

系統(tǒng)講解模型評(píng)估和應(yīng)用的完整流程，包括預(yù)測(cè)精度的量化評(píng)估、模型泛化能力的測(cè)試、有限元實(shí)現(xiàn)方法等。

通過本天培訓(xùn)可以掌握
第三天重點(diǎn)介紹創(chuàng)新性的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在超彈性材料本構(gòu)建模中的應(yīng)用，通過理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，使學(xué)員掌握最新的材料建模技術(shù)。分為四個(gè)核心模塊：首先深入介紹超彈性材料的力學(xué)行為特征和有限元仿真方法，幫助學(xué)員掌握基礎(chǔ)理論和實(shí)際應(yīng)用技巧；其次講解輸入凸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICNN）的原理和實(shí)施方法，展示其在材料建模中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)；然后詳細(xì)探討基于無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的超彈性本構(gòu)建模技術(shù)，包括位移場(chǎng)重建、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和物理約束實(shí)現(xiàn)；最后通過數(shù)值基準(zhǔn)展示數(shù)據(jù)生成、模型評(píng)估和有限元部署的完整流程，旨在幫助學(xué)員掌握先進(jìn)的材料建模方法并提升實(shí)際應(yīng)用能力。

Day4|基于物理約束人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)材料本構(gòu)的重構(gòu)（文獻(xiàn)理論+代碼實(shí)操講解）

1. 物理約束相關(guān)理論

1.1 變形映射

詳細(xì)介紹連續(xù)介質(zhì)變形的數(shù)學(xué)描述，包括參考構(gòu)型和當(dāng)前構(gòu)型的概念，物質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)描述方法，以及歐拉描述和拉格朗日描述的區(qū)別和聯(lián)系。重點(diǎn)闡述變形映射在描述材料大變形行為中的核心作用，以及如何通過變形映射建立參考構(gòu)型和當(dāng)前構(gòu)型之間的關(guān)系。

1.2 變形梯度

系統(tǒng)講解變形梯度張量的定義、物理意義和數(shù)學(xué)性質(zhì)。包括變形梯度的極分解、旋轉(zhuǎn)張量和伸長張量的物理含義，以及變形梯度在描述局部變形中的應(yīng)用。重點(diǎn)分析變形梯度與位移場(chǎng)的關(guān)系，以及在非線性力學(xué)分析中的重要作用。

1.3 Cauchy-Green變形張量

深入探討右Cauchy-Green變形張量和左Cauchy-Green變形張量的定義、性質(zhì)和應(yīng)用。重點(diǎn)介紹這些張量在描述材料變形狀態(tài)中的優(yōu)勢(shì)，以及與應(yīng)變測(cè)度的關(guān)系。講解如何利用這些張量構(gòu)建材料本構(gòu)模型。

1.4 各向同性(Isotropy)特性及其不變量

詳細(xì)講解材料各向同性的物理含義，以及如何通過張量不變量來描述各向同性材料的力學(xué)行為。重點(diǎn)分析變形張量的主不變量和混合不變量的物理意義，以及在構(gòu)建材料本構(gòu)模型中的應(yīng)用。

1.5 近似不可壓縮性

系統(tǒng)介紹近似不可壓縮材料的力學(xué)特性，包括體積約束的數(shù)學(xué)表達(dá)、應(yīng)力分解方法和數(shù)值處理技術(shù)。重點(diǎn)講解如何在有限元分析中處理近似不可壓縮約束，以及混合元的基本原理。

1.6 完全不可壓縮性和橫向各向同性

深入探討完全不可壓縮材料的特殊處理方法，以及橫向各向同性材料的本構(gòu)描述。重點(diǎn)分析這類材料在數(shù)值模擬中的挑戰(zhàn)和解決方案，包括拉格朗日乘子法和增廣拉格朗日法的應(yīng)用。

1.7 基本概念及熱力學(xué)一致性

詳細(xì)闡述材料本構(gòu)模型需要滿足的熱力學(xué)基本原理，包括能量守恒、熵增原理等。重點(diǎn)講解如何通過熱力學(xué)框架保證本構(gòu)模型的物理合理性，以及能量函數(shù)構(gòu)造的基本原則。

1.8 材料客觀性和坐標(biāo)系無關(guān)性

系統(tǒng)介紹材料客觀性原理及其數(shù)學(xué)表達(dá)，包括客觀應(yīng)力率的定義和應(yīng)用。重點(diǎn)分析如何保證本構(gòu)方程的坐標(biāo)系無關(guān)性，以及在大變形分析中的具體實(shí)現(xiàn)方法。

1.9 材料對(duì)稱性和各向同性

深入講解材料對(duì)稱性的數(shù)學(xué)描述，以及各向同性材料的本構(gòu)表達(dá)。重點(diǎn)分析材料對(duì)稱群的概念，以及如何通過表示定理構(gòu)建符合對(duì)稱性要求的本構(gòu)方程。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中物理信息概述

2.1 物理合理性限制

系統(tǒng)介紹如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中嵌入物理約束，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、損失函數(shù)構(gòu)造和訓(xùn)練策略優(yōu)化等方面。重點(diǎn)講解如何保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果滿足基本的物理定律，如能量守恒、熱力學(xué)一致性等。

2.2 物理意義深入解釋與工程應(yīng)用

詳細(xì)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各個(gè)組件的物理含義，以及如何將物理知識(shí)轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的指導(dǎo)原則。重點(diǎn)探討物理信息指導(dǎo)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)值和實(shí)施方法。

3. 物理約束在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)

3.1 純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

通過具體案例展示純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的實(shí)現(xiàn)過程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練過程和結(jié)果驗(yàn)證等環(huán)節(jié)。重點(diǎn)分析該方法的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)提高模型性能。

3.2 能量驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

詳細(xì)介紹基于能量方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過程，包括能量函數(shù)的設(shè)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇和訓(xùn)練策略的制定。重點(diǎn)講解如何確保模型滿足能量守恒原理，以及在非線性問題中的應(yīng)用。

3.3 基于PDE的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建（案例）

系統(tǒng)展示如何將偏微分方程約束引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括方程離散化方法、損失函數(shù)構(gòu)造和求解策略。重點(diǎn)分析Physics-Informed Neural Networks (PINNs)的實(shí)現(xiàn)原理和應(yīng)用技巧。

4. 基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與仿真技術(shù)融合

4.1 UANISOHYPER_INV人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本構(gòu)子程序

詳細(xì)講解如何開發(fā)和實(shí)現(xiàn)UANISOHYPER_INV用戶子程序，包括子程序框架設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)交換接口定義和計(jì)算流程控制等。重點(diǎn)介紹如何將訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入到有限元分析中。

4.2 基于物理信息的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與仿真技術(shù)融合

系統(tǒng)探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)數(shù)值模擬方法的融合策略，包括模型部署、計(jì)算效率優(yōu)化和結(jié)果驗(yàn)證等方面。重點(diǎn)分析如何在保證計(jì)算精度的同時(shí)提高仿真效率，以及在實(shí)際工程問題中的應(yīng)用方法。

通過本天培訓(xùn)可以掌握
第四天關(guān)注如何將物理定律與深度學(xué)習(xí)模型有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建具有物理意義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。分為四個(gè)主要部分：首先系統(tǒng)介紹連續(xù)介質(zhì)力學(xué)的基礎(chǔ)理論，包括變形映射、變形梯度、Cauchy-Green張量等核心概念，以及材料各向同性、不可壓縮性等重要特性；其次講解如何在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中融入物理約束并確保其物理合理性；然后通過多個(gè)案例詳細(xì)展示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、能量驅(qū)動(dòng)和PDE約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法；最后重點(diǎn)講解如何將物理信息約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ABAQUS仿真技術(shù)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的材料本構(gòu)模擬，這些內(nèi)容旨在幫助學(xué)員掌握先進(jìn)的材料建模方法并提升實(shí)際應(yīng)用能力

Day5 |利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)算子技術(shù)進(jìn)行高保真網(wǎng)格物理模擬( 文獻(xiàn)理論+代碼實(shí)操講解)

1. 為什么需要圖神經(jīng)

1.1 歐式數(shù)據(jù)

詳細(xì)介紹歐式空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和局限性。包括傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法（如CNN、RNN等）在處理規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)，但在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)的不足。重點(diǎn)分析在工程領(lǐng)域中，為什么規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)無法完全滿足復(fù)雜結(jié)構(gòu)分析的需求，以及歐式數(shù)據(jù)在表達(dá)空間關(guān)系時(shí)的局限性。

1.2 非歐式數(shù)據(jù)

系統(tǒng)講解非歐式數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)和在工程中的典型應(yīng)用。重點(diǎn)介紹網(wǎng)格數(shù)據(jù)、點(diǎn)云數(shù)據(jù)、分子結(jié)構(gòu)等非規(guī)則數(shù)據(jù)的表示方法，以及這些數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)框架下難以直接處理的原因。分析非歐式數(shù)據(jù)處理在材料科學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)等領(lǐng)域的重要性。

1.3 圖結(jié)構(gòu)嫁接到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深入探討如何將圖論與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，包括圖的數(shù)學(xué)表示、圖中節(jié)點(diǎn)和邊的特征提取、鄰接關(guān)系的表達(dá)等。重點(diǎn)講解圖結(jié)構(gòu)在表達(dá)空間關(guān)系和拓?fù)潢P(guān)系方面的優(yōu)勢(shì)，以及如何將物理問題轉(zhuǎn)化為圖學(xué)習(xí)問題。

2. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、架構(gòu)設(shè)計(jì)和工作原理。包括圖的表示方法、特征傳播機(jī)制、聚合函數(shù)設(shè)計(jì)等核心內(nèi)容。重點(diǎn)分析圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理非歐式數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)，以及其在復(fù)雜工程問題中的應(yīng)用潛力。討論不同類型的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其特點(diǎn)。

3. 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變體

系統(tǒng)講解各種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變體的設(shè)計(jì)思想和特點(diǎn)，包括圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）、圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GAT）、圖自編碼器等。分析不同變體在特定任務(wù)中的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何選擇合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來解決實(shí)際問題。

4. 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.1 基于空間域的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

詳細(xì)介紹空間域圖卷積的原理和實(shí)現(xiàn)方法，包括消息傳遞機(jī)制、特征聚合策略和非線性變換等核心操作。重點(diǎn)分析空間域方法在保持局部結(jié)構(gòu)信息方面的優(yōu)勢(shì)，以及在工程應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)技巧。

4.2 基于注意力實(shí)現(xiàn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深入探討注意力機(jī)制在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，包括自注意力機(jī)制的設(shè)計(jì)、多頭注意力的實(shí)現(xiàn)以及注意力權(quán)重的學(xué)習(xí)方法。重點(diǎn)講解如何通過注意力機(jī)制提高模型對(duì)重要特征的感知能力。

4.3 基于自編碼器實(shí)現(xiàn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

系統(tǒng)介紹圖自編碼器的設(shè)計(jì)原理和架構(gòu)，包括編碼器和解碼器的構(gòu)建、潛在空間的表示學(xué)習(xí)以及重構(gòu)損失的設(shè)計(jì)。重點(diǎn)分析如何通過自編碼結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)圖數(shù)據(jù)的降維和特征提取。

5. 基于3D輪轂結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)和評(píng)估GNN模型

5.1 預(yù)測(cè)受外力作用下輪轂的應(yīng)力和位移分布

詳細(xì)講解如何將輪轂結(jié)構(gòu)的力學(xué)分析問題轉(zhuǎn)化為圖學(xué)習(xí)任務(wù)，包括網(wǎng)格劃分、邊界條件設(shè)置、載荷施加等關(guān)鍵步驟。重點(diǎn)分析GNN在預(yù)測(cè)應(yīng)力場(chǎng)和位移場(chǎng)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。

5.2 涉及的物理量

系統(tǒng)介紹應(yīng)力分析中的關(guān)鍵物理量，包括應(yīng)力張量、應(yīng)變張量、位移場(chǎng)等。重點(diǎn)講解這些物理量在圖網(wǎng)絡(luò)中的表示方法，以及如何確保預(yù)測(cè)結(jié)果的物理合理性。

5.3 材料模型

詳細(xì)說明輪轂材料的本構(gòu)模型，包括彈性模型、塑性模型等。分析如何將材料特性整合到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中，確保預(yù)測(cè)結(jié)果符合材料力學(xué)規(guī)律。

5.4 幾何參數(shù)

深入探討輪轂結(jié)構(gòu)的幾何特征參數(shù)化方法，包括關(guān)鍵尺寸的定義、參數(shù)化建模方法等。重點(diǎn)分析幾何參數(shù)對(duì)應(yīng)力分布的影響，以及如何在圖網(wǎng)絡(luò)中表達(dá)幾何信息。

6. 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)

6.1 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MeshGrapNet架構(gòu)

系統(tǒng)介紹MeshGrapNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括節(jié)點(diǎn)特征提取、邊特征更新、消息傳遞機(jī)制等核心組件。重點(diǎn)分析該架構(gòu)在處理網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)和創(chuàng)新點(diǎn)。

6.2 數(shù)據(jù)集特征

詳細(xì)說明用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集構(gòu)建方法，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、標(biāo)注等環(huán)節(jié)。重點(diǎn)講解如何確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和代表性，以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用。

6.3 基于MeshGraphNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的應(yīng)力預(yù)測(cè)

深入探討MeshGraphNet在結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用，包括模型訓(xùn)練策略、預(yù)測(cè)精度評(píng)估、結(jié)果可視化等。重點(diǎn)分析該方法相比傳統(tǒng)有限元分析的優(yōu)勢(shì)，以及在工程實(shí)踐中的應(yīng)用前景。

通過本天培訓(xùn)可以掌握

第五天探討圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)格物理模擬中的前沿應(yīng)用，通過實(shí)際工程案例展示其強(qiáng)大功能。分為六個(gè)核心部分：首先闡述為什么需要圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)比歐式與非歐式數(shù)據(jù)的特點(diǎn)；然后系統(tǒng)介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論、各種變體及其特點(diǎn)，特別是圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多種實(shí)現(xiàn)方式；接著通過3D輪轂結(jié)構(gòu)的實(shí)際案例，詳細(xì)講解如何應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行應(yīng)力和位移分布預(yù)測(cè)，包括物理量表達(dá)、材料模型建立和幾何參數(shù)化等關(guān)鍵技術(shù)；最后深入探討基于MeshGraphNet架構(gòu)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)應(yīng)力預(yù)測(cè)方法，展示其在工程實(shí)踐中的應(yīng)用價(jià)值，旨在幫助學(xué)員掌握這一前沿技術(shù)并提升實(shí)際應(yīng)用能力。

授課時(shí)間

機(jī)器學(xué)習(xí)分子動(dòng)力學(xué)

2025.04.19——2025.04.20 （上午09:00-11:30 下午13:30-17:00）

2025.04.23——2025.04.24 （晚上19:00--22:00）

2025.04.26——2025.04.27 （上午09:00-11:30 下午13:30-17:00）

機(jī)器學(xué)習(xí)第一性原理

2025.04.12——2025.04.13（上午09:00-11:30 下午13:30-17:00）

2025.04.15——2025.04.18（晚上19:00--22:00）

2025.04.21——2025.04.22（晚上19:00--22:00）

深度學(xué)習(xí)有限元仿真

2025.04.12——2025.04.13（上午9:00-11:30 下午13:30-17:00）

2025.04.15——2025.04.16（晚上19:00-22:00）