а√天堂资源在线官网8,亚洲综合激情欧美另类,成年女性腰围,亚洲免费黑人黑人,国产床戏无遮挡大尺度网站

隨著航空航天、新能源等領(lǐng)域?qū)?fù)合材料性能需求的升級，傳統(tǒng)“試錯法”研發(fā)模式面臨瓶頸：微觀結(jié)構(gòu)設(shè)計依賴經(jīng)驗、多尺度耦合機理不透明、全參數(shù)空間探索計算成本高昂。與此同時，人工智能與高性能計算的融合為材料科學(xué)提供了新范式——通過構(gòu)建“物理仿真+數(shù)據(jù)驅(qū)動”的混合模型，實現(xiàn)材料性能的精準預(yù)測與設(shè)計優(yōu)化。

國際趨勢方面，Nature等頂尖學(xué)術(shù)期刊持續(xù)聚焦“多尺度建模”、“AI+復(fù)合材料”等交叉研究前沿，ABAQUS 與 AI 技術(shù)融合驅(qū)動的復(fù)合材料建模與仿真創(chuàng)新研究正成為全球熱點。由知名學(xué)者領(lǐng)銜的科研團隊不斷在多尺度機理剖析、智能化復(fù)合材料結(jié)構(gòu)開發(fā)等方面取得突破性成果，推動著復(fù)合材料技術(shù)向更高比強度、更優(yōu)耐久性、更強多功能性等目標加速邁進。

國家需求層面，我國《國家自然科學(xué)基金“十四五”發(fā)展規(guī)劃》中優(yōu)先發(fā)展領(lǐng)域明確提出“面向航空航天、先進制造、新能源等領(lǐng)域?qū)?yōu)異力學(xué)性能、特殊功能的新材料和新結(jié)構(gòu)的迫切需求，重點研究新材料的本構(gòu)理論、破壞理論、多尺度力學(xué)行為、新實驗與計算方法，新結(jié)構(gòu)的力學(xué)設(shè)計與分析、安全壽命評估、多功能驅(qū)動的設(shè)計方法、智能技術(shù)相結(jié)合的分析方法等。”

學(xué)科發(fā)展維度，智能復(fù)合材料技術(shù)作為新興交叉學(xué)科領(lǐng)域正蓬勃興起，眾多頭部企業(yè)對既精通復(fù)合材料核心技術(shù)，又熟練掌握多尺度仿真技巧與 AI 應(yīng)用開發(fā)的復(fù)合型人才求賢若渴，相關(guān)崗位招聘需求持續(xù)井噴。

為了滿足工業(yè)界和學(xué)術(shù)界對于融合材料科學(xué)、力學(xué)、計算機科學(xué)和 AI 技術(shù)多學(xué)科知識與技能的復(fù)合型人才的需求，特舉辦此次研修課程。本次培訓(xùn)主辦方為北京軟研國際信息技術(shù)研究院，承辦方互動派（北京）教育科技有限公司，會議會務(wù)合作單位為北京中科萬維智能科技有限公司。

★ 目錄 ★

專題一

（詳情內(nèi)容點擊上方名稱查看）

2025年04月19日-04月20日

2025年04月26日-04月27日

在線直播（授課四天）

專題二

（詳情內(nèi)容點擊上方名稱查看）

2025年04月18日-04月20日

在線直播（授課三天）

專題三

（詳情內(nèi)容點擊上方名稱查看）

2025年05月17日-05月18日

2025年05月24日-05月25日

在線直播（授課四天）

專題四

（詳情內(nèi)容點擊上方名稱查看）

精品錄播即報即學(xué)

培訓(xùn)對象

材料科學(xué)、電力工業(yè)、航空航天科學(xué)與工程、有機化工、無機化工、建筑科學(xué)與工程、自動化技術(shù)、工業(yè)通用技術(shù)、汽車工業(yè)、金屬學(xué)與金屬工藝、機械工業(yè)、船舶工業(yè)等領(lǐng)域的科研人員、工程師、及相關(guān)行業(yè)從業(yè)者、跨領(lǐng)域研究人員。

培訓(xùn)講師

AI復(fù)合材料講師

講師來自全國重點大學(xué)、國家“985工程”、“211工程”重點高校，計算力學(xué)博士，以第一作者于Composites Science and Technology、CMAME、CS等TOP期刊發(fā)表論文多篇，授權(quán)發(fā)明專利3項。

主要研究方向：深度學(xué)習(xí)加速的FEA、多尺度分析方法、結(jié)構(gòu)逆向設(shè)計等。

AI高分子材料講師

來自國內(nèi)985高校，主要從事人工智能輔助的科學(xué)研究，相關(guān)成果發(fā)表在《Macromolecules》《Chemical Science》《npj Computational Materials》等國際期刊上，多次擔(dān)任《Journal of Membrane Science》《Artificial Intelligence Review》等國際期刊審稿人。

擅長領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)、生成式AI和大語言模型等機器學(xué)習(xí)方法在材料科學(xué)、工業(yè)優(yōu)化中的研究。

ABAQUS復(fù)合材料講師

由全國重點大學(xué)、國家“985工程”、“211工程”重點高校教授及團隊成員講授。在國內(nèi)外重要雜志發(fā)表論文二十余篇，曾先后主持和參與完成國家專項、國家自然科學(xué)基金、省基金項目二十余項；擁有20余年復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元數(shù)值模擬經(jīng)驗，在復(fù)合材料有限元力學(xué)分析設(shè)計、復(fù)合材料斷裂和損傷過程的數(shù)值模擬和實驗研究等方面具有深厚的造詣。

培訓(xùn)大綱

基于AI-有限元融合的復(fù)合材料多尺度建模與性能預(yù)測前沿技術(shù)

主要內(nèi)容

關(guān)鍵理論與軟件

二次開發(fā)使用方法

1. 基礎(chǔ)理論：

1.1.復(fù)合材料均質(zhì)化理論（Eshelby方法、代表性體積單元RVE）論文詳述

1.2.有限元在復(fù)合材料建模中的關(guān)鍵問題（網(wǎng)格劃分、周期性邊界條件）

1.3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與遷移學(xué)習(xí)原理（DNN、CNN、Domain Adaptation）

1.4.纖維復(fù)合材料的損傷理論（Tsai-Wu準則、Hashin準則）

實踐1：軟件環(huán)境配置與二次開發(fā)方法實踐

☆ ABAQUS/Python腳本交互（基于論文中RVE建模案例）

☆ ABAQUS GUI操作與Python腳本自動化建模

☆ 輸出應(yīng)力-應(yīng)變場數(shù)據(jù)的文件格式標準化

☆ ABAQUS二次開發(fā)框架搭建

☆基于ABAQUS二次開發(fā)程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元實踐

☆ TexGen軟件安裝及GUI界面操作介紹、Python腳本參數(shù)化方法

☆ 三維編織/機織纖維復(fù)合材料幾何模型及網(wǎng)格劃分方法

多尺度建模與數(shù)據(jù)生成方法

1. 復(fù)合材料多尺度建模與仿真分析方法

1.1.多相復(fù)合材料界面（纖維/基質(zhì)界面）理論機理（Cohesive模型）

1.2.連續(xù)纖維復(fù)合材料RVE建模（纖維分布算法、周期性邊界條件實現(xiàn)）

1.3.參數(shù)化設(shè)計：纖維體積分數(shù)、纖維直徑隨機性等對性能的影響

1.4.雙尺度有限元仿真方法原理及理論（FE2方法）

1.5.直接雙尺度有限元仿真方法原理及理論方法（Direct FE2方法）

實踐2：大批量仿真分析與數(shù)據(jù)處理方法

☆ 考慮界面結(jié)合（Cohesive模型）的復(fù)合材料分析模型建立

☆ 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS計算內(nèi)核）

☆ 基于PowerShell調(diào)用Python FEA腳本解決動態(tài)內(nèi)存爆炸問題

☆ 控制纖維體分比的纖維絲束生成算法（RSE）

☆ 編寫腳本生成不同纖維排布的RVE模型

☆ 輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（應(yīng)變能密度、彈性等效屬性等）

☆ ABAQUS實現(xiàn)Direct FE2方法仿真分析（復(fù)合材料）

深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建與訓(xùn)練

1. 深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計：

1.1.基于多層感知機（DNN）的訓(xùn)練預(yù)測網(wǎng)絡(luò)

1.2.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的跨尺度特征提取網(wǎng)絡(luò)（ResNet/DenseNet）

1.3.復(fù)合材料的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法（結(jié)構(gòu)特征提取+材料屬性）

1.4.三維結(jié)構(gòu)（多相復(fù)合材料/單相多孔材料）的特征處理及預(yù)測方法

1.5.物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）：將物理信息融合到深度學(xué)習(xí)中

1.6.遷移學(xué)習(xí)策略：預(yù)訓(xùn)練模型在新型復(fù)合材料中的參數(shù)微調(diào)

實踐3：代碼實現(xiàn)與訓(xùn)練

☆ 深度學(xué)習(xí)框架PyTorch/TensorFlow模型搭建

☆ 構(gòu)建多層感知機（DNN）的訓(xùn)練預(yù)測網(wǎng)絡(luò)

☆ 數(shù)據(jù)增強技巧：對有限元數(shù)據(jù)進行噪聲注入與歸一化

☆ 構(gòu)建二維結(jié)構(gòu)的特征處理及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)（CNN—ResNet/DenseNet）+多模態(tài)學(xué)習(xí)預(yù)測

☆ 構(gòu)建三維結(jié)構(gòu)的特征處理及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)（三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

☆ 建立物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）學(xué)習(xí)預(yù)測模型

遷移學(xué)習(xí)與跨領(lǐng)域應(yīng)用

1. 遷移學(xué)習(xí)理論深化

1.1.歸納遷移學(xué)習(xí)與遷移式學(xué)習(xí)理論深入詳解與應(yīng)用

1.2.歸納遷移學(xué)習(xí)在跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)預(yù)測中的應(yīng)用

1.3.領(lǐng)域自適應(yīng)（Domain Adaptation）在材料跨尺度預(yù)測中的應(yīng)用

1.4.案例：碳纖維→玻璃纖維、樹脂基質(zhì)→金屬基質(zhì)的性能預(yù)測遷移

實踐4：基于預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí)

☆ 遷移學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建

☆ 歸納學(xué)習(xí)方法：加載預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重，針對新材料類型進行微調(diào)

☆ 領(lǐng)域自適應(yīng)：使用領(lǐng)域自適應(yīng)方法預(yù)測未知新材料相關(guān)屬性

☆ 使用TensorBoard可視化訓(xùn)練過程與性能對比

實踐5：端到端復(fù)合材料性能預(yù)測系統(tǒng)開發(fā)

☆ 參數(shù)化建?！邢拊嬎恪窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測→結(jié)果可視化全流程實現(xiàn)

☆部分案例圖示：

生成式AI驅(qū)動的高分子材料研發(fā)與應(yīng)用

主要內(nèi)容

生成式人工智能導(dǎo)論

1. 學(xué)習(xí)目標:明確生成式AI方法的適用性，優(yōu)勢，以及局限性等。

1.1 深度學(xué)習(xí)和生成式AI

1.2 生成式AI的應(yīng)用實例（VAE、Diffusion、LLM等）

1.3 生成式AI在材料領(lǐng)域(無機、金屬、高分子等領(lǐng)域)的應(yīng)用

大語言模型：生成式AI的核心

2. 學(xué)習(xí)目標:以生成式AI中最重要的一個模塊—大語言模型為例，對生成式AI進行重點分析。

2.1 大模型的架構(gòu)與特點（如 GPT、BERT 等）

2.2 （聚合物）材料大模型最新開發(fā)進展

2.3 大模型的訓(xùn)練與應(yīng)用示例

案例實踐教學(xué)一：以GPT訓(xùn)練為例

深入大語言模型的開發(fā)和在線部署

3. 學(xué)習(xí)目標:以大語言模型為例，有針對性的對生成式AI進行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，以方便將來開展基于生成模型的性質(zhì)預(yù)測和逆向設(shè)計的學(xué)習(xí)

3.1 Tensorflow與Pytorch—深度學(xué)習(xí)模塊

3.2 HuggingFace—大語言模型的“Github“

3.3 Langchain—訓(xùn)練、使用大模型的腳手架

3.4 Gradio—自己部署在線機器學(xué)習(xí)模型

案例實踐教學(xué)二: 利用機器學(xué)習(xí)和生成式AI方法預(yù)測聚合物粘度——體會各模型在精度、復(fù)雜度和計算時間的區(qū)別

材料基因工程：數(shù)據(jù)驅(qū)動的聚合物設(shè)計

4. 學(xué)習(xí)目標:從數(shù)據(jù)庫出發(fā)，對材料領(lǐng)域常見的數(shù)據(jù)庫進行介紹，學(xué)習(xí)如何利用Pandas、ChemDraw、Dragon、Mordred等軟件包批量構(gòu)建及處理數(shù)據(jù)集，對材料進行特征選擇。常見的聚合物材料結(jié)構(gòu)表示方法及編碼及機器學(xué)習(xí)模型的評估與利用

4.1 材料基因組：從高通量計算到智能設(shè)計

4.2 常見（聚合物）材料數(shù)據(jù)庫：Material Project數(shù)據(jù)庫、PolyInfo、AI Polymer Plus、Polymer Genome

4.3常見聚合物數(shù)據(jù)獲取與使用

4.4 聚合物結(jié)構(gòu)的特征工程

4.5 特征選擇(過濾特征、包裝到其他評估或集成到訓(xùn)練)

案例實踐教學(xué)三：(包含以下內(nèi)容)

（1）從零開始手搓耐熱高分子/高力學(xué)性能高分子機器學(xué)習(xí)篩選工作流的代碼，

（2）實現(xiàn)對聚合物結(jié)構(gòu)表示、特征篩選、模型建立、模型優(yōu)化和高通量篩選的掌握

（3）通過以上課程加深對于機器學(xué)習(xí)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的掌握。

案例實踐教學(xué)四：主動學(xué)習(xí)、對比學(xué)習(xí)框架在聚合物科學(xué)問題中的實現(xiàn)

生成式AI在聚合物科學(xué)中的應(yīng)用

5. 學(xué)習(xí)目標:介紹深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿內(nèi)容，了解材料科學(xué)與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最新研究動態(tài)，同時介紹幾種更為先進的機器學(xué)習(xí)算法。

5.1 生成模型在聚合物材料性質(zhì)預(yù)測和逆向設(shè)計中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

5.2 大語言模型驅(qū)動性質(zhì)預(yù)測

案例實踐教學(xué)五：大語言模型實現(xiàn)聚合物性質(zhì)預(yù)測—polyBERT和TransPolymer

5.3 逆向設(shè)計范式：

案例實踐教學(xué)六：VAE和大語言模型實現(xiàn)聚合物按需逆向設(shè)計

5.4 生成式AI在材料科學(xué)中的規(guī)?；瘧?yīng)用前景

ABAQUS復(fù)合材料建模技術(shù)與應(yīng)用

時間

主要內(nèi)容

第一天

1. ABAQUS復(fù)合材料建?；A(chǔ)

1.1.ABAQUS軟件簡介與基本操作

1.2.幾何建模與物理參數(shù)設(shè)定、網(wǎng)格剖分技術(shù)

1.3.復(fù)合材料層結(jié)構(gòu)建模方法（殼單元、連續(xù)殼單元及多層實體單元）

1.4.靜力分析中強度準則和損傷判據(jù)

1.5.數(shù)據(jù)輸入與輸出操作及結(jié)果解讀

復(fù)合材料層合結(jié)構(gòu)熱-力耦合算例（實例）

2. 斷裂力學(xué)與與損傷分析

2.1.斷裂力學(xué)基礎(chǔ)理論

2.2.基于XFEM方法的裂紋擴展模擬(實例）

2.3.VCCT方法入門（實例）

2.4.Cohesive方法入門（實例）

第二天

3. 斷裂力學(xué)與損傷分析

3.1.基于虛裂紋閉合技術(shù)(VCCT)的分層擴展模擬（實例）

3.2.基于cohesive單元的分層/界面損傷擴展模擬（實例）

4. 復(fù)合材料加筋板靜載荷分析與承載能力預(yù)測

4.1.復(fù)合材料加筋板的壓潰分析基本理論

4.2.復(fù)合材料加筋板的壓潰分析（實例）

4.3.復(fù)合材料加筋板剪切失效測試案例解析

4.4.復(fù)合材料層合板剪切失效模擬（實例）

第三天

5. 特殊復(fù)合材料建模與分析

5.1.復(fù)合材料損傷失效行為的多尺度分析概述

5.2.顆粒增強金屬基復(fù)合材料結(jié)構(gòu)建模、胞元分析技術(shù)（實例）

5.3.短纖維增強復(fù)合材料結(jié)構(gòu)建模、胞元分析技術(shù)（實例）

6. 復(fù)合材料沖擊與動態(tài)響應(yīng)

6.1.結(jié)構(gòu)動力學(xué)基礎(chǔ)理論與ABAQUS動力學(xué)分析工具

6.2.復(fù)合材料加筋板自由振動分析(實例）

6.3.低速沖擊理論與沖擊后剩余壓縮強度實驗方法

6.4.復(fù)合材料沖擊損傷模型與仿真流程

6.5.復(fù)合材料加筋板低速沖擊過程模擬與剩余強度計算（實例）

6.6.高速沖擊問題概述與模擬策略

6.7.高速沖擊模擬（實例）

第四天

7. 高級編程與二次開發(fā)

7.1.工程材料本構(gòu)關(guān)系與損傷模型簡介

7.2.基于MATLAB與Python的參數(shù)化建模與腳本編程（實例）

7.3.ABAQUS接口子程序（UMAT、USDFLD等）原理與應(yīng)用

7.4.基于接口子程序的材料彈塑性與粘彈性分析（實例）

7.5.復(fù)合材料損傷分析（實例）

8. 論文寫作與科研指導(dǎo)

8.1.復(fù)合材料仿真計算文章（SCI）案例解析

8.2.SCI 論文撰寫規(guī)范與創(chuàng)新思路

8.3.航空航天復(fù)合材料發(fā)展趨勢與創(chuàng)新研究展望

8.4.算例補充與論文寫作互動環(huán)節(jié)

歡迎各位學(xué)員帶著課程相關(guān)問題參加學(xué)習(xí)交流，

我們將全力為你們解決問題！

☆部分案例圖示：

培訓(xùn)特色

AI復(fù)合材料專題

1、多尺度建模技術(shù)融合：不僅涵蓋了復(fù)合材料從微觀到宏觀的多尺度建模理論，還特別強調(diào)了有限元方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的融合，提供了全面的視角來理解建模中的多尺度問題。

2、工業(yè)級科研工具鏈實戰(zhàn)：以ABAQUS二次開發(fā)為核心，集成PyCharm調(diào)試、PowerShell任務(wù)調(diào)度、TensorBoard可視化，構(gòu)建接近工業(yè)場景的自動化仿真-學(xué)習(xí)流水線。

3、技術(shù)深度與廣度：從復(fù)合材料均質(zhì)化理論和有限元建模開始，到更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)，逐步深入，確保學(xué)員能夠掌握不同復(fù)雜度的技術(shù)。

4、“物理+數(shù)據(jù)”雙引擎驅(qū)動：突破純數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的“黑箱”局限，將Hashin準則、周期性邊界條件等物理規(guī)則嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如PINN），提升模型可解釋性與外推能力。

5、端到端系統(tǒng)交付能力培養(yǎng)：最終實踐環(huán)節(jié)封裝“參數(shù)化建?！抡妗A(yù)測”流程為獨立系統(tǒng)，輸出GUI界面或API接口，銜接學(xué)術(shù)成果與工業(yè)落地。

AI高分子材料專題

1、前沿技術(shù)與理論結(jié)合：課程涵蓋了生成式AI的基本概念、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、大語言模型等前沿內(nèi)容，同時結(jié)合了高分子材料的特性，使學(xué)員能夠系統(tǒng)地了解和掌握最新的技術(shù)動態(tài)及其在材料領(lǐng)域的應(yīng)用。

2、豐富的案例實踐：通過多個案例實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，如利用機器學(xué)習(xí)預(yù)測聚合物粘度、構(gòu)建耐熱高分子篩選工作流、大語言模型實現(xiàn)聚合物性質(zhì)預(yù)測等，讓學(xué)員在實際操作中加深對理論知識的理解，提升解決實際問題的能力。

3、多學(xué)科知識融合：課程內(nèi)容涉及深度學(xué)習(xí)、高分子材料科學(xué)、材料基因組工程等多個學(xué)科領(lǐng)域，學(xué)員能夠在學(xué)習(xí)過程中拓寬知識面，培養(yǎng)跨學(xué)科思維，更好地應(yīng)對復(fù)雜的研發(fā)任務(wù)。

4、系統(tǒng)性與針對性：課程從生成式AI的基礎(chǔ)知識講起，逐步深入到大語言模型、材料基因組工程等核心內(nèi)容，并針對高分子材料的特點進行重點分析和實踐教學(xué)，使學(xué)員能夠系統(tǒng)地構(gòu)建知識體系，同時掌握與高分子材料研發(fā)相關(guān)的具體技術(shù)和方法。

5、工具與平臺應(yīng)用：介紹Tensorflow、Pytorch、HuggingFace、Langchain、Gradio等先進的深度學(xué)習(xí)模塊和工具，使學(xué)員能夠熟練使用這些工具進行高分子材料的研發(fā)工作，提升工作效率。

ABAQUS復(fù)合材料專題

1、理論筑基：由國家重點高校老師由淺入深得講授各個模塊要點難點、用到的方法，為實現(xiàn)后續(xù)的仿真分析加強理論依據(jù)。

2、實踐為本：由組內(nèi)最擅長軟件操作的講師詳細講授各個模塊模擬實現(xiàn)各種算例的過程、模擬結(jié)果的分析，為實際課題與論文增添仿真色彩。