基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术专题.pdf

2025-09-02
下载

大小:1.04MB

涵盖复合材料均质化理论(Eshelby方法、RVE)、有限元关键问题(网格划分、周期性边界条件)、神经网络基础(DNN、CNN)、损伤理论(Hashin/Tsai-Wu准则)。实践1:软件环境配置与二次开发,包括ABAQUS/Python脚本交互、自动化建模、文件标准化、失效分析实践。
多相界面机理(Cohesive模型)、RVE建模算法(纤维分布、周期性边界)、参数化设计(纤维体积分数影响)、双尺度仿真(FE2和Direct FE2方法)。实践2:大批量仿真与数据处理,如Cohesive模型分析、Python批量仿真、RVE生成算法。
DNN/CNN预测网络、多模态深度学习方法(结构特征+材料属性)、三维结构处理、物理信息神经网络(PINN)。实践3:PyTorch/TensorFlow模型搭建、数据增强(噪声注入)、二维/三维特征网络构建。
归纳迁移学习、领域自适应(Domain Adaptation)、跨材料预测案例(碳纤维→玻璃纤维)。实践4-5:预训练模型微调、端到端系统开发(参数化建模→预测→可视化)。


https://mp.weixin.qq.com/template/article/1756784058/index.html


节选段落一:
关于举办“基于 AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术 ”
专题培训会议的通知
一、培训背景
随着航空航天、新能源等领域对复合材料性能需求的升级,传统“试错法”研发模式面临瓶
颈:微观结构设计依赖经验、多尺度耦合机理不透明、全参数空间探索计算成本高昂。与此同时,
人工智能与高性能计算的融合为材料科学提供了新范式——通过构建“物理仿真+数据驱动”的
混合模型,实现材料性能的精准预测与设计优化。
国际趋势方面,Nature 等顶尖学术期刊持续聚焦“多尺度建模”、“AI+复合材料”等交叉
研究前沿,ABAQUS 与 AI 技术融合驱动的复合材料建模与仿真创新研究正成为全球热点。


节选段落二:
学科发展维度,智能复合材料技术作为新兴交叉学科领域正蓬勃兴起,众多头部企业对既精
通复合材料核心技术,又熟练掌握多尺度仿真技巧与 AI 应用开发的复合型人才求贤若渴,相关
岗位招聘需求持续井喷。
为了满足工业界和学术界对于融合材料科学、力学、计算机科学和 AI 技术多学科知识与技
能的复合型人才的需求,特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院,
承办方互动派(北京)教育科技有限公司,会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。


节选段落三:
二、培训对象:
材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动
化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
北京软研国际信息技术研究院 互动派(北京)教育科技有限公司
二零二五年七月三十一日 二零二五年七月三十一日
三、培训大纲:
基于 AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术培训大纲
要点 内容
关键理论与软件
二次开发使用方法
1.
默认 最新
当前暂无评论,小编等你评论哦!
App下载
技术邻APP
工程师必备
  • 项目客服
  • 培训客服
  • 平台客服

TOP