智能融合：增材制造多物理场AI建模与工业应用专题.pdf

节选段落一：
关于举办“智能融合：增材制造多物理场 AI 建模与工业应用实战 ”培训会议的通知
一、培训背景
随着航空航天、高端装备制造等领域对金属构件轻量化、功能集成化需求的升级，传统增材
制造技术面临核心挑战：多物理场耦合机理不透明、工艺质量强依赖试错、全流程不确定性量化
缺失。与此同时，人工智能与物理机理的深度融合正为增材制造开辟新范式—通过构建“物理信
息驱动+数据智能”的混合模型，实现制造过程的可预测、可调控与可优化。
国际趋势方面，《Nature Materials》、《Additive Manufacturing》等顶尖期刊持续聚焦
“多物理场智能建模”、“增材制造不确定性量化”等前沿方向。


节选段落二：
《国家自然科学基金机械工程学科发展战略报告》中将“高性能机电装备设计
与制造”列为优先资助领域，重点研究方向包括“复杂机电系统多学科集成，精准成形制造，数
据驱动的智能制造系统，多维多参数测量与微纳制造”，为创新装备制造理论设计方法奠定基础。
智能增材制造作为 “材料-物理-AI-仿真”交叉学科，亟需复合型人才：既要精通金属增材
物理过程，又需掌握 工业 AI 全链路能力，同时能驾驭不确定性量化工具链与微观组织预测技术。
当前，航发集团、航天科技等头部企业对具备上述能力的研发人才需求缺口持续扩大。


节选段落三：
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
二零二五年八月一日 二零二五年八月一日
三、培训大纲： 智能融合：增材制造多物理场 AI建模与工业应用实战培训会大纲
要点 内容
基础奠基
1. 增材制造物理基础（理论+案例）
1.1.金属激光增材制造物理过程
1.1.1. 激光-材料相互作用机理
1.1.2. 关键缺陷形成机制
1.2.多物理场监测方法（红外、可见光、相干光、声发射信号、同步辐射等）
1.3.金属增材成型质量监测一般技术路线（数据采集、特征提取、模型构建、
闭环控制）
2.