鱼幼薇💋 鸡涌的家
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机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践 机器学习基础模型与复合材料研究融合 1. 机器学习在复合材料中的应用概述 2. 机器学习用于复合材料研究的流程 3. 复合材料数据收集与数据预处理实例：数据的收集和预处理 4. 复合材料机器学习特征工程与选择实例：以纳米材料增强复合材料为例，讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用。 5. 线性回归用于复合材料研究实例：线性回归和多项式回归在处理复合材料数据中的应用 6. 多项式回归用于复合材料研究实例：多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用 7. 决策树用于复合材料研究实例：决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用 复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型 1. 随机森林用于复合材料研究实例：随机森林在预测复合材料性能中的应用 2. Boosting算法用于复合材料研究实例：Catboost在预测复合材料强度中的应用 3. XGBoost和LightGBM用于复合材料研究(1) XGBoost(2) LightGBM(3) 模型解释性技术 实例：XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用，模型比较 4. 支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究(1) 核函数(2) SVM用于回归（SVR） 实例：SVR在预测复合材料的力学性能中的应用 5. 模型调参与优化工具包(1) 网格搜索、随机搜索的原理与应用(2) 工具包Optuna实例：超参数调整方法，模型调参与优化工具包的应用 6. 机器学习模型评估(1) 回归模型中的评估指标（MSE, R2, MAE等）(2) 交叉验证技术实例：比较不同模型的性能并选择最佳模型 复合材料研究中应用神经网络 1. 神经网络基础(1) 激活函数(2) 前向传播过程(3) 损失函数实例：手动实现前向传播 2. 神经网络反向传播与优化(1) 梯度下降法原理(2) 反向传播算法(3) 随机梯度下降(SGD)实例：实现梯度下降算法3. 复合材料研究中的多层感知机(MLP)(1) MLP架构设计(2) MLP的训练过程(3) MLP在回归和分类中的应用实例：构建简单的MLP解决复合材料中的回归问题 4. PINNs(1) PINN基本原理(2) 弹簧振动正问题中的PINNs(3) 弹簧振动逆问题中的PINNs实例：使用PyTorch构建PINNs 5. GAN(1) GAN基本原理(2) 针对表格数据的GAN(3) 增强数据的评估指标实例：构建GAN生成水泥基复合材料数据6. 可解释性机器学习方法-SHAP(1) SHAP理论基础(2) 计算和解释SHAP值实例：复合材料中应用SHAP进行模型解释和特征理解 论文复现机器学习综合应用以及SCI文章写作 论文实例解读与复现：选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的SCI论文1. Comparison of traditional and automated machine learning approaches in predicting the compressive strength of graphene oxide/cement composites. Construction and Building Materials, 2023, 394: 132179. 2. Machine learning aided uncertainty analysis on nonlinear vibration of cracked FG-GNPRC dielectric beam. Structures, 2023, 58: 105456. Ø 论文中使用的复合材料数据集介绍Ø 论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法Ø 论文中使用的模型结构与构建Ø 机器学习研究复合材料的超参数调整Ø 复合材料研究中机器学习模型性能评估Ø 复合材料机器学习研究结果可视化 图1 随机森林算法示意图 图2 人工神经网络结构图3 连续特征和抗压强度的皮尔逊相关系数 图4 SHAP方法的特征重要性图5 不同 ML 模型的实际值与预测值的比较：(a) SVR；(b) RF；(c) AGT；(d) ANN:30-54-1；(e) ANN:30-41-84-1；(f) ANN:30-37-20-27-1图6测试集上的ML模型残差值：(a)SVR；(b) RF；(c) AGT；(d) ANN:30-54-1；(e) ANN:30-41-84-1；(f) ANN:30-37-20-27-1图7. ML模型在测试集上的结果 (a) AG；(b) ANN；(c)RF 总结与未来展望Ø 重点回顾Ø 机器学习在复合材料中的未来发展方向Ø 如何继续学习和深入研究Ø Q&A环节
金属材料多尺度计算模拟技术与应用：微观机理到宏观性能 第一部分 多尺度模拟基础与微观机理 1.理论内容： 1.1.金属材料多尺度模拟范式：从电子结构到宏观性能的跨尺度关联 1.2.第一性原理计算基础：密度泛函理论（DFT）的基本假设、泛函选择及标准计算流程 1.3.分子动力学模拟核心：经典势函数的物理内涵、适用范围与验证原则；LAMMPS 的基本建模思想 1.4.跨尺度参数传递的基本原则：从电子/原子尺度计算获取 2.实践内容：（从参数计算到原子尺度变形模拟） 案例1：金属物性计算—后续微观 / 跨尺度计算的基准前提 计算晶格常数：构建原子模型（纯金属、缺陷、合金）的几何基础 计算体积模量：反映材料抵抗体积压缩的能力 计算弹性常数矩阵：连续尺度本构模型的直接输入参数 计算空位形成能与迁移能垒：揭示材料的 “动态响应机制” 计算简单合金体系的形成能：从纯金属到实际合金的体系扩展，判断合金的热力学稳定性，为介观组织模拟提供基础。 案例2：纳米线拉伸变形的MD模拟 —跨尺度塑性机制的核心桥梁 构建金属纳米线模型并施加载荷，复现材料动态受力场景 可视化解析塑性微观机制：追踪原子轨迹，分析位错的形核位点等 量化多因素影响规律：对比不同温度与加载速率下位错运动特征，理解热激活过程与尺度效应 第二部分 相场方法： 微观组织演化与断裂模拟 1.理论内容： 1.1.相场法核心思想 1.2.相场热力学动力学耦合模型 1.3.相场模型参数物理意义 1.4.相场模型参数化分析：如何利用第一部分计算结果校准相场模型中的关键参数（如界面能、迁移率） 2.实践内容：（从微观组织演化到裂纹扩展） 案例：微观组织演化模拟 —连接微观参数与宏观性能的关键纽带 模拟凝固枝晶生长行为 固态相变核心过程：模拟固态相变过程中新相的形核与生长 模拟多晶晶粒生长行为 探究 Zener 钉扎调控机制：在多晶模型中引入第二相粒子，研究钉扎效应对晶粒长大的抑制机制 案例：锯齿型晶界对裂纹扩展的抑制机制—抗裂材料微观结构设计的支撑 构建含不同曲率锯齿形晶界的双晶模型：引入初始微裂纹 解析裂纹扩展动态机制：采用相场 - 力学耦合方法施加外载，模拟并分析裂纹尖端塑性区演变及裂纹扩展路径 验证抗裂优化设计准则 关联疲劳损伤演化规律：研究循环载荷下裂纹的扩展行为 第三部分 晶体塑性有限元模拟与多尺度衔接 1.理论内容： 1.1.晶体塑性理论框架 1.2.晶体塑性有限元在科学软件中实现 1.3.多尺度数据传递策略与模型验证 2.实践内容：（从单晶到多晶的塑性响应预测） 案例：晶体塑性本构模型的单晶验证 滑移系开动的数值模拟：基于弹性常数与滑移系参数，模拟典型滑移系的启动与演化过程，验证本构模型 分析单晶各向异性力学响应：模拟单晶在不同取向下的拉伸与压缩变形，分析各向异性响应 案例：基于真实微观结构的多晶宏观性能预测 微观组织 - 有限元网格映射：将相场法生成的微观组织图像通过脚本转换为有限元网格，实现微观结构与数值模型的对应。 多晶宏观力学响应计算：构建多晶代表性体积单元，施加周期性边界条件，计算宏观应力-应变响应。 组织 - 性能定量关联分析：讨论组织特征（晶粒尺寸、取向分布）对整体力学性能的影响 案例：循环载荷下的疲劳损伤与织构演化分析 模型构建与循环载荷模拟：基于相场微观组织特征建立三维多晶RVE模型，模拟循环加-卸载过程。 疲劳损伤与织构演化耦合分析 第四部分 金属液铸造成型过程模拟与应用实例 1.理论内容 1.1铸造成型过程模拟软件（EasyCast）概述 1.2流场、温度场控制方程及求解 1.3缺陷预测 1.4与相场微观组织模拟耦合 2.实践内容：（为企业界优化铸造工艺，带来经济效益） 舱体、轮毂、隔板件等铸造成型过程建模仿真 第五部分 集成工作流与论文实例解读与复现 1.理论内容： 1.1.专题研讨：相场-扩散耦合模拟在金属氢致裂纹问题中的应用 1.2.专题研讨：基于晶体塑性有限元CPFEM的高温蠕变损伤分析 1.3.多尺度模拟结果在科研论文中的有效呈现与数据解读技巧 1.4.集成工作流设计原则：针对特定科学问题，选择和组合多尺度方法 2.实践内容：（前沿论文总结与复现） 案例：典型多尺度模拟论文精读与关键结果复现 Serrated grain boundary modulation inhibits nano cracks propagation in pure magnesium: A phase field crystal and quasi in-situ EBSD study, Acta Materialia, 301(2025):121573 . Enhancing plasticity in BCC Mg-Li-Al alloys through controlled precipitation at grain boundaries, International Journal of Plasticity,181(2024):104105
金属材料多尺度计算模拟技术与应用：微观机理到宏观性能 第一部分 多尺度模拟基础与微观机理 1.理论内容： 1.1.金属材料多尺度模拟范式：从电子结构到宏观性能的跨尺度关联 1.2.第一性原理计算基础：密度泛函理论（DFT）的基本假设、泛函选择及标准计算流程 1.3.分子动力学模拟核心：经典势函数的物理内涵、适用范围与验证原则；LAMMPS 的基本建模思想 1.4.跨尺度参数传递的基本原则：从电子/原子尺度计算获取 2.实践内容：（从参数计算到原子尺度变形模拟） 案例1：金属物性计算—后续微观 / 跨尺度计算的基准前提 计算晶格常数：构建原子模型（纯金属、缺陷、合金）的几何基础 计算体积模量：反映材料抵抗体积压缩的能力 计算弹性常数矩阵：连续尺度本构模型的直接输入参数 计算空位形成能与迁移能垒：揭示材料的 “动态响应机制” 计算简单合金体系的形成能：从纯金属到实际合金的体系扩展，判断合金的热力学稳定性，为介观组织模拟提供基础。 案例2：纳米线拉伸变形的MD模拟 —跨尺度塑性机制的核心桥梁 构建金属纳米线模型并施加载荷，复现材料动态受力场景 可视化解析塑性微观机制：追踪原子轨迹，分析位错的形核位点等 量化多因素影响规律：对比不同温度与加载速率下位错运动特征，理解热激活过程与尺度效应 第二部分 相场方法： 微观组织演化与断裂模拟 1.理论内容： 1.1.相场法核心思想 1.2.相场热力学动力学耦合模型 1.3.相场模型参数物理意义 1.4.相场模型参数化分析：如何利用第一部分计算结果校准相场模型中的关键参数（如界面能、迁移率） 2.实践内容：（从微观组织演化到裂纹扩展） 案例：微观组织演化模拟 —连接微观参数与宏观性能的关键纽带 模拟凝固枝晶生长行为 固态相变核心过程：模拟固态相变过程中新相的形核与生长 模拟多晶晶粒生长行为 探究 Zener 钉扎调控机制：在多晶模型中引入第二相粒子，研究钉扎效应对晶粒长大的抑制机制 案例：锯齿型晶界对裂纹扩展的抑制机制—抗裂材料微观结构设计的支撑 构建含不同曲率锯齿形晶界的双晶模型：引入初始微裂纹 解析裂纹扩展动态机制：采用相场 - 力学耦合方法施加外载，模拟并分析裂纹尖端塑性区演变及裂纹扩展路径 验证抗裂优化设计准则 关联疲劳损伤演化规律：研究循环载荷下裂纹的扩展行为 第三部分 晶体塑性有限元模拟与多尺度衔接 1.理论内容： 1.1.晶体塑性理论框架 1.2.晶体塑性有限元在科学软件中实现 1.3.多尺度数据传递策略与模型验证 2.实践内容：（从单晶到多晶的塑性响应预测） 案例：晶体塑性本构模型的单晶验证 滑移系开动的数值模拟：基于弹性常数与滑移系参数，模拟典型滑移系的启动与演化过程，验证本构模型 分析单晶各向异性力学响应：模拟单晶在不同取向下的拉伸与压缩变形，分析各向异性响应 案例：基于真实微观结构的多晶宏观性能预测 微观组织 - 有限元网格映射：将相场法生成的微观组织图像通过脚本转换为有限元网格，实现微观结构与数值模型的对应。 多晶宏观力学响应计算：构建多晶代表性体积单元，施加周期性边界条件，计算宏观应力-应变响应。 组织 - 性能定量关联分析：讨论组织特征（晶粒尺寸、取向分布）对整体力学性能的影响 案例：循环载荷下的疲劳损伤与织构演化分析 模型构建与循环载荷模拟：基于相场微观组织特征建立三维多晶RVE模型，模拟循环加-卸载过程。 疲劳损伤与织构演化耦合分析 第四部分 金属液铸造成型过程模拟与应用实例 1.理论内容 1.1铸造成型过程模拟软件（EasyCast）概述 1.2流场、温度场控制方程及求解 1.3缺陷预测 1.4与相场微观组织模拟耦合 2.实践内容：（为企业界优化铸造工艺，带来经济效益） 舱体、轮毂、隔板件等铸造成型过程建模仿真 第五部分 集成工作流与论文实例解读与复现 1.理论内容： 1.1.专题研讨：相场-扩散耦合模拟在金属氢致裂纹问题中的应用 1.2.专题研讨：基于晶体塑性有限元CPFEM的高温蠕变损伤分析 1.3.多尺度模拟结果在科研论文中的有效呈现与数据解读技巧 1.4.集成工作流设计原则：针对特定科学问题，选择和组合多尺度方法 2.实践内容：（前沿论文总结与复现） 案例：典型多尺度模拟论文精读与关键结果复现 Serrated grain boundary modulation inhibits nano cracks propagation in pure magnesium: A phase field crystal and quasi in-situ EBSD study, Acta Materialia, 301(2025):121573 . Enhancing plasticity in BCC Mg-Li-Al alloys through controlled precipitation at grain boundaries, International Journal of Plasticity,181(2024):104105
金属材料多尺度计算模拟技术与应用：微观机理到宏观性能 第一部分 多尺度模拟基础与微观机理 1.理论内容： 1.1.金属材料多尺度模拟范式：从电子结构到宏观性能的跨尺度关联 1.2.第一性原理计算基础：密度泛函理论（DFT）的基本假设、泛函选择及标准计算流程 1.3.分子动力学模拟核心：经典势函数的物理内涵、适用范围与验证原则；LAMMPS 的基本建模思想 1.4.跨尺度参数传递的基本原则：从电子/原子尺度计算获取 2.实践内容：（从参数计算到原子尺度变形模拟） 案例1：金属物性计算—后续微观 / 跨尺度计算的基准前提 计算晶格常数：构建原子模型（纯金属、缺陷、合金）的几何基础 计算体积模量：反映材料抵抗体积压缩的能力 计算弹性常数矩阵：连续尺度本构模型的直接输入参数 计算空位形成能与迁移能垒：揭示材料的 “动态响应机制” 计算简单合金体系的形成能：从纯金属到实际合金的体系扩展，判断合金的热力学稳定性，为介观组织模拟提供基础。 案例2：纳米线拉伸变形的MD模拟 —跨尺度塑性机制的核心桥梁 构建金属纳米线模型并施加载荷，复现材料动态受力场景 可视化解析塑性微观机制：追踪原子轨迹，分析位错的形核位点等 量化多因素影响规律：对比不同温度与加载速率下位错运动特征，理解热激活过程与尺度效应 第二部分 相场方法： 微观组织演化与断裂模拟 1.理论内容： 1.1.相场法核心思想 1.2.相场热力学动力学耦合模型 1.3.相场模型参数物理意义 1.4.相场模型参数化分析：如何利用第一部分计算结果校准相场模型中的关键参数（如界面能、迁移率） 2.实践内容：（从微观组织演化到裂纹扩展） 案例：微观组织演化模拟 —连接微观参数与宏观性能的关键纽带 模拟凝固枝晶生长行为 固态相变核心过程：模拟固态相变过程中新相的形核与生长 模拟多晶晶粒生长行为 探究 Zener 钉扎调控机制：在多晶模型中引入第二相粒子，研究钉扎效应对晶粒长大的抑制机制 案例：锯齿型晶界对裂纹扩展的抑制机制—抗裂材料微观结构设计的支撑 构建含不同曲率锯齿形晶界的双晶模型：引入初始微裂纹 解析裂纹扩展动态机制：采用相场 - 力学耦合方法施加外载，模拟并分析裂纹尖端塑性区演变及裂纹扩展路径 验证抗裂优化设计准则 关联疲劳损伤演化规律：研究循环载荷下裂纹的扩展行为 第三部分 晶体塑性有限元模拟与多尺度衔接 1.理论内容： 1.1.晶体塑性理论框架 1.2.晶体塑性有限元在科学软件中实现 1.3.多尺度数据传递策略与模型验证 2.实践内容：（从单晶到多晶的塑性响应预测） 案例：晶体塑性本构模型的单晶验证 滑移系开动的数值模拟：基于弹性常数与滑移系参数，模拟典型滑移系的启动与演化过程，验证本构模型 分析单晶各向异性力学响应：模拟单晶在不同取向下的拉伸与压缩变形，分析各向异性响应 案例：基于真实微观结构的多晶宏观性能预测 微观组织 - 有限元网格映射：将相场法生成的微观组织图像通过脚本转换为有限元网格，实现微观结构与数值模型的对应。 多晶宏观力学响应计算：构建多晶代表性体积单元，施加周期性边界条件，计算宏观应力-应变响应。 组织 - 性能定量关联分析：讨论组织特征（晶粒尺寸、取向分布）对整体力学性能的影响 案例：循环载荷下的疲劳损伤与织构演化分析 模型构建与循环载荷模拟：基于相场微观组织特征建立三维多晶RVE模型，模拟循环加-卸载过程。 疲劳损伤与织构演化耦合分析 第四部分 金属液铸造成型过程模拟与应用实例 1.理论内容 1.1铸造成型过程模拟软件（EasyCast）概述 1.2流场、温度场控制方程及求解 1.3缺陷预测 1.4与相场微观组织模拟耦合 2.实践内容：（为企业界优化铸造工艺，带来经济效益） 舱体、轮毂、隔板件等铸造成型过程建模仿真 第五部分 集成工作流与论文实例解读与复现 1.理论内容： 1.1.专题研讨：相场-扩散耦合模拟在金属氢致裂纹问题中的应用 1.2.专题研讨：基于晶体塑性有限元CPFEM的高温蠕变损伤分析 1.3.多尺度模拟结果在科研论文中的有效呈现与数据解读技巧 1.4.集成工作流设计原则：针对特定科学问题，选择和组合多尺度方法 2.实践内容：（前沿论文总结与复现） 案例：典型多尺度模拟论文精读与关键结果复现 Serrated grain boundary modulation inhibits nano cracks propagation in pure magnesium: A phase field crystal and quasi in-situ EBSD study, Acta Materialia, 301(2025):121573 . Enhancing plasticity in BCC Mg-Li-Al alloys through controlled precipitation at grain boundaries, International Journal of Plasticity,181(2024):104105
光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络导论 ☆ 光学神经网络的概念和典型应用场景（神经网络/信息处理/光计算/异构计算等） ☆ 常见的光学神经网络及相关工作 ☆ 空间光学上的——离散光学元件与网络 ☆ 单片集成网络 ☆ 异质集成网络与系统 Photonics for AI 的基本设计流程——以一个衍射神经网络为例 ☆ 衍射神经网络的概念和基本设计流程分析 ☆ 光子器件设计基础 ☆ 神经网络基础知识简介 ☆ 光子-AI耦合设计 空间光衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Science 361.6406 (2018)） ☆ 衍射计算基础与角谱传播方法 ☆ 衍射神经网络基础 ☆ 网络训练方法与器件实现实践 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（Smart glass，智能相机等） 片上衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 13.1 (2022)） ☆ 片上衍射神经网络计算与建模基础 ☆ 仿真软件建模方法与神经网络训练方法 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（多模衍射神经网络，分类器等） 光学矩阵-向量乘法器与光学深度神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 17.12 (2023), Nature photonics 11.7 (2017)） ☆ 空间与集成光学深度神经网络基础 ☆ 计算单元器件介绍（MZI，MRR等） ☆ 仿真方法（散射矩阵，建模软件等） ☆ 典型工作与初步商业化产品介绍 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（神经网络光学协处理器等） 逆向设计超构神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 18.5 (2024), arXiv:2506.06150 (2025)） ☆ 逆向设计介绍与逆向设计软件实现方法 ☆ 基于逆向设计的超构神经网络 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学自动编码器与光学生成-对抗网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 15.1 (2024)） ☆ 自动编码器与生成-对抗网络简介 ☆ 光学生成-对抗网络解读 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学非线性激活函数 ☆ 前沿论文导读（IEEE JSTQE 26.1 (2019), Advanced Materials 35.11 (2023)） ☆ 非线性激活函数对神经网络的重要性 ☆ 电光与全光激活函数 ☆ 光学激活函数与神经网络性能评估 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴
光学神经网络与人工智能应用专题 光学神经网络与人工智能应 光学神经网络导 ☆ 光学神经网络的概念和典型应用场景（神经网络/信息处理/光计算/异构计算等 ☆ 常见的光学神经网络及相关工 ☆ 空间光学上的——离散光学元件与网 ☆ 单片集成网 ☆ 异质集成网络与系 Photonics for AI 的基本设计流程——以一个衍射神经网络为 ☆ 衍射神经网络的概念和基本设计流程分 ☆ 光子器件设计基 ☆ 神经网络基础知识简 ☆ 光子-AI耦合设 空间光衍射神经网 ☆ 前沿论文导读（Science 361.6406 (2018) ☆ 衍射计算基础与角谱传播方 ☆ 衍射神经网络基 ☆ 网络训练方法与器件实现实 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（Smart glass，智能相机等 片上衍射神经网 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 13.1 (2022) ☆ 片上衍射神经网络计算与建模基 ☆ 仿真软件建模方法与神经网络训练方 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（多模衍射神经网络，分类器等 光学矩阵-向量乘法器与光学深度神经网 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 17.12 (2023), Nature photonics 11.7 (2017) ☆ 空间与集成光学深度神经网络基 ☆ 计算单元器件介绍（MZI，MRR等 ☆ 仿真方法（散射矩阵，建模软件等 ☆ 典型工作与初步商业化产品介 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（神经网络光学协处理器等 逆向设计超构神经网 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 18.5 (2024), arXiv:2506.06150 (2025) ☆ 逆向设计介绍与逆向设计软件实现方 ☆ 基于逆向设计的超构神经网 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风 光学自动编码器与光学生成-对抗网 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 15.1 (2024) ☆ 自动编码器与生成-对抗网络简 ☆ 光学生成-对抗网络解 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风 光学非线性激活函 ☆ 前沿论文导读（IEEE JSTQE 26.1 (2019), Advanced Materials 35.11 (2023) ☆ 非线性激活函数对神经网络的重要 ☆ 电光与全光激活函 ☆ 光学激活函数与神经网络性能评 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴
光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络导论 ☆ 光学神经网络的概念和典型应用场景（神经网络/信息处理/光计算/异构计算等） ☆ 常见的光学神经网络及相关工作 ☆ 空间光学上的——离散光学元件与网络 ☆ 单片集成网络 ☆ 异质集成网络与系统 Photonics for AI 的基本设计流程——以一个衍射神经网络为例 ☆ 衍射神经网络的概念和基本设计流程分析 ☆ 光子器件设计基础 ☆ 神经网络基础知识简介 ☆ 光子-AI耦合设计 空间光衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Science 361.6406 (2018)） ☆ 衍射计算基础与角谱传播方法 ☆ 衍射神经网络基础 ☆ 网络训练方法与器件实现实践 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（Smart glass，智能相机等） 片上衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 13.1 (2022)） ☆ 片上衍射神经网络计算与建模基础 ☆ 仿真软件建模方法与神经网络训练方法 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（多模衍射神经网络，分类器等） 光学矩阵-向量乘法器与光学深度神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 17.12 (2023), Nature photonics 11.7 (2017)） ☆ 空间与集成光学深度神经网络基础 ☆ 计算单元器件介绍（MZI，MRR等） ☆ 仿真方法（散射矩阵，建模软件等） ☆ 典型工作与初步商业化产品介绍 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（神经网络光学协处理器等） 逆向设计超构神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 18.5 (2024), arXiv:2506.06150 (2025)） ☆ 逆向设计介绍与逆向设计软件实现方法 ☆ 基于逆向设计的超构神经网络 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学自动编码器与光学生成-对抗网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 15.1 (2024)） ☆ 自动编码器与生成-对抗网络简介 ☆ 光学生成-对抗网络解读 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学非线性激活函数 ☆ 前沿论文导读（IEEE JSTQE 26.1 (2019), Advanced Materials 35.11 (2023)） ☆ 非线性激活函数对神经网络的重要性 ☆ 电光与全光激活函数 ☆ 光学激活函数与神经网络性能评估 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴
光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络与人工智能应用 光学神经网络导论 ☆ 光学神经网络的概念和典型应用场景（神经网络/信息处理/光计算/异构计算等） ☆ 常见的光学神经网络及相关工作 ☆ 空间光学上的——离散光学元件与网络 ☆ 单片集成网络 ☆ 异质集成网络与系统 Photonics for AI 的基本设计流程——以一个衍射神经网络为例 ☆ 衍射神经网络的概念和基本设计流程分析 ☆ 光子器件设计基础 ☆ 神经网络基础知识简介 ☆ 光子-AI耦合设计 空间光衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Science 361.6406 (2018)） ☆ 衍射计算基础与角谱传播方法 ☆ 衍射神经网络基础 ☆ 网络训练方法与器件实现实践 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（Smart glass，智能相机等） 片上衍射神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 13.1 (2022)） ☆ 片上衍射神经网络计算与建模基础 ☆ 仿真软件建模方法与神经网络训练方法 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（多模衍射神经网络，分类器等） 光学矩阵-向量乘法器与光学深度神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 17.12 (2023), Nature photonics 11.7 (2017)） ☆ 空间与集成光学深度神经网络基础 ☆ 计算单元器件介绍（MZI，MRR等） ☆ 仿真方法（散射矩阵，建模软件等） ☆ 典型工作与初步商业化产品介绍 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴（神经网络光学协处理器等） 逆向设计超构神经网络 ☆ 前沿论文导读（Nature Photonics 18.5 (2024), arXiv:2506.06150 (2025)） ☆ 逆向设计介绍与逆向设计软件实现方法 ☆ 基于逆向设计的超构神经网络 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学自动编码器与光学生成-对抗网络 ☆ 前沿论文导读（Nature communications 15.1 (2024)） ☆ 自动编码器与生成-对抗网络简介 ☆ 光学生成-对抗网络解读 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴 光学非线性激活函数 ☆ 前沿论文导读（IEEE JSTQE 26.1 (2019), Advanced Materials 35.11 (2023)） ☆ 非线性激活函数对神经网络的重要性 ☆ 电光与全光激活函数 ☆ 光学激活函数与神经网络性能评估 ☆ 相关热点工作介绍与头脑风暴
人工智能赋能聚合物及复合材料模型 一、基础概述与核心方 法论 AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述 传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述 AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性 能预测、结构设计等） 聚合物研究的 AI 方法论框架 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识） 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计 二、数据与特征工程 学术数据资源与获取 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等 聚合物公开 benchmark 和 Kaggle 数据集 数据预处理与质量优化 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践) 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP 等 (实践) 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践) 特征工程 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D 结构特征、神经网 络指纹） 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践) 物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述 符等） 均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性 等）(实践) 数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践) 三、模型体系（从基础 到前沿） 传统机器学习模型及应用 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、 AdaBoost 等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1 等 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践) 深度学习模型 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio 等 (实践) 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神 经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践) （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、 DeepMD、RadonPy、SMiPoly 等) 生成式 AI 与大语言模型 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace 等 (实践) （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion 等 (实践) 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek 等架构与应用 (实 践) 四、性能预测与材料设 计 正向性能预测 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线 (实践) 机器学习预测 PI 复材力学性能 (实践) 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践) 逆向设计与智能筛选 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践) 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选 (实 践) 五、前沿 AI 方法在聚 合物领域实践案例与 科研指导 聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、 SELFIES 等）(实践) 聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现 (实 践) 聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）(实践)
人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践 一、基础概述与核心方 法论 AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述 传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述 AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性 能预测、结构设计等） 聚合物研究的 AI 方法论框架 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识） 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计 二、数据与特征工程 学术数据资源与获取 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等 聚合物公开 benchmark 和 Kaggle 数据集 数据预处理与质量优化 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践) 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP 等 (实践) 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践) 特征工程 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D 结构特征、神经网 络指纹） 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践) 物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述 符等） 均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性 等）(实践) 数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践) 三、模型体系（从基础 到前沿） 传统机器学习模型及应用 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、 AdaBoost 等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1 等 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践) 深度学习模型 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio 等 (实践) 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神 经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践) （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、 DeepMD、RadonPy、SMiPoly 等) 生成式 AI 与大语言模型 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace 等 (实践) （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion 等 (实践) 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek 等架构与应用 (实 践) 四、性能预测与材料设 计 正向性能预测 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线 (实践) 机器学习预测 PI 复材力学性能 (实践) 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践) 逆向设计与智能筛选 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践) 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选 (实 践) 五、前沿 AI 方法在聚 合物领域实践案例与 科研指导 聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、 SELFIES 等）(实践) 聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现 (实 践) 聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）(实践)
人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践 一、基础概述与核心方 法论 AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述 传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述 AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性 能预测、结构设计等） 聚合物研究的 AI 方法论框架 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识） 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计 二、数据与特征工程 学术数据资源与获取 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等 聚合物公开 benchmark 和 Kaggle 数据集 数据预处理与质量优化 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践) 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP 等 (实践) 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践) 特征工程 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D 结构特征、神经网 络指纹） 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践) 物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述 符等） 均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性 等）(实践) 数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践) 三、模型体系（从基础 到前沿） 传统机器学习模型及应用 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、 AdaBoost 等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1 等 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践) 深度学习模型 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio 等 (实践) 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神 经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践) （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、 DeepMD、RadonPy、SMiPoly 等) 生成式 AI 与大语言模型 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace 等 (实践) （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion 等 (实践) 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek 等架构与应用 (实 践) 四、性能预测与材料设 计 正向性能预测 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线 (实践) 机器学习预测 PI 复材力学性能 (实践) 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践) 逆向设计与智能筛选 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践) 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选 (实 践) 五、前沿 AI 方法在聚 合物领域实践案例与 科研指导 聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、 SELFIES 等）(实践) 聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现 (实 践) 聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）(实践)
人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践 一、基础概述与核心方 法论 AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述 传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述 AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性 能预测、结构设计等） 聚合物研究的 AI 方法论框架 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识） 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计 二、数据与特征工程 学术数据资源与获取 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等 聚合物公开 benchmark 和 Kaggle 数据集 数据预处理与质量优化 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践) 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP 等 (实践) 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践) 特征工程 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D 结构特征、神经网 络指纹） 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践) 物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述 符等） 均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性 等）(实践) 数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践) 三、模型体系（从基础 到前沿） 传统机器学习模型及应用 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、 AdaBoost 等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1 等 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践) 深度学习模型 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio 等 (实践) 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神 经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践) （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、 DeepMD、RadonPy、SMiPoly 等) 生成式 AI 与大语言模型 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace 等 (实践) （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion 等 (实践) 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek 等架构与应用 (实 践) 四、性能预测与材料设 计 正向性能预测 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线 (实践) 机器学习预测 PI 复材力学性能 (实践) 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践) 逆向设计与智能筛选 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践) 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选 (实 践) 五、前沿 AI 方法在聚 合物领域实践案例与 科研指导 聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、 SELFIES 等）(实践) 聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现 (实 践) 聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）(实践) ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fm0_50989037%2Farticle%2Fdetails%2F150614635&urlrefer=82fcb75afabcf8c40529b7e3ee5f541b
COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战 基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力-副反应耦合模型 COMSOL中电化学模型建模实操 (1) 电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 放电现象结果可视化 COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操 (1) 电化学-热（传热模块）模型的建模 (2) 产热现象结果可视化 COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念(2) 机器学习算法简介 (3) COMSOL与人工智能的结合方法简介 COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操(1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析(2) 训练神经网络模型，并进行验证 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计
COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战 基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力-副反应耦合模型 COMSOL中电化学模型建模实操 (1) 电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 放电现象结果可视化 COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操 (1) 电化学-热（传热模块）模型的建模 (2) 产热现象结果可视化 COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念(2) 机器学习算法简介 (3) COMSOL与人工智能的结合方法简介 COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操(1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析(2) 训练神经网络模型，并进行验证 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fm0_50989037%2Farticle%2Fdetails%2F150219464&urlrefer=cbaa8aca0936a3f0f5e78e2402fa4091
智能融合：增材制造多物理场AI建模与工业应用实战 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.深度学习核心理论（理论+案例） 2.1.深度学习基础（CNN、RNN、LSTM、Attention、Transformer等） 2.2.迁移学习、联邦学习、迭代学习等 2.3.增材特征工程：多模态特征融合、时频域变换、经验模态分解、特征提取。 2.4.工业场景模型评估指标：准确性、鲁棒性、稳定性、泛化能力 3.PyTorch在增材制造中的应用实践 3.1.工业 AI 模型开发范式 3.2.性能优化与工程调优技术 案例实践（SCI论文复现）：（1）定向能量沉积常见缺陷过程监测； （2）定向能量沉积或激光焊接形貌质量控制； 核心算法精研 1.物理信息神经网络(PINN)基础 1.1.以物理约束替代或补充标签数据的原因、优势、途径 1.2.PINN核心原理与构建方式 案例实践：一维热传导问题的PINN构建流程 2.PINN在增材制造中的建模策略 2.1.增材制造中的温度场建模需求 2.2.控制方程建模与边界条件设定 3.工程化处理技巧 3.1.网格采样（collocation points）策略 3.2.输入归一化与输出约束 3.3.梯度计算效率优化与收敛调试技巧 案例实践：熔池状态分类部署 4.PINN的前沿扩展与高级用法 4.1.深层结构设计（多输出PINN（温度+应力等多物理量）、轻量化网络等） 4.2.数据融合与弱监督建模（稀缺样本、数据驱动 + 物理约束的混合模型） 4.3.工程挑战与实际部署问题 案例实践：基于迁移学习PINN的增材制造3D温度场预测（论文复现，如何套壳实现你自己领域的PINN模型） 增材制造专题 （一） 1.增材制造中不确定量化（UQ）建模基础 1.1.不确定性种类和来源 1.2.不确定性传递的基本原理 1.3.不确定性传递的数学框架（输入不确定性 → 模型 → 输出响应不确定性） 2.基于Fluent的仿真与不确定性传播分析 2.1.Fluent在增材制造中的典型建模内容 2.2.如何在Fluent中引入不确定性 2.3.不确定性传播分析流程 3.不确定性量化与敏感性分析方法 3.1. Polynomial Chaos Expansion 3.2. Sobol 敏感性分析与方差分解 3.3. Kriging代理模型 案例实践：（1）仿真数据驱动定向能量沉积温度场不确定性量化 （2）温度梯度/冷却速率稳定性鲁棒最优化 增材制造专题 （二） 1.增材制造中的微观组织与晶体结构建模 1.1.晶粒结构与材料性能关系 1.2.增材制造过程微观组织多尺度建模路径 1.3.显微组织图像的获取与处理 2.ExaCA 模拟工具入门与操作流程 2.1.ExaCA模拟流程详解 2.2.输出结果分析与可视化 3.基于图像的晶体学参数预测模型构建 3.1.数据获取、网络结构设计 3.2.模型训练与验证、可视化 案例实践：ExaCA + AI的集成建模与预测应用（与前面的知识相融合）
《机器学习赋能下一代BMS：从SOC精准估计到热失控防御的多场景算 电池管理技术概述 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 3. BMS 的软件开发要点：SOC 估计、SOH 估计、剩余寿命预测 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷 电状态估计中的应 用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于支持向量机的 SOC 估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于 SVM 的估计框架 （3）模型验证和讨论 3.基于神经网络的 SOC 估计 （1）锂电池数据集 （2）基于 BP/CNN/LSTM 神经网络的估计框架 （3）不同输入的对比分析 （4）不同工况/温度的精度验证 3. 基于迁移学习的 SOC 估计 (1) 锂电池测试及数据集 (2) 基于深度迁移学习的 SOC 估计 (3) 多温度下 SOC 估计验证 (4) 多老化点下 SOC 估计验证 实例讲解 1：基于支持向量机的 SOC 估计 实例讲解 2：基于神经网络的 SOC 估计 实例讲解 3：基于迁移学习的 SOC 估计 人工智能在电池健 康状态估计中的应 用 1. 健康状态估计方法概述 2. 人工智能技术在电池单体 SOH 预估中的应用 (1) 健康因子提取 (2) 构建人工智能模型 (3) 模型训练与超参数优化 (4) 电池系统健康状态 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池 SOH 估计 （1）健康因子提取 （2）健康因子相关性分析 （3）基于机器学习的电池 SOH 估计 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法 (1) 锂离子电池老化数据集 (2) SOH 健康特征提取 1 电池公开数据集老化试验 2 电池增量容量曲线提取 3 电压序列构建方法 4 电压序列相关性分析 (3) 健康特征提取 (4) 基于神经网络的电池 SOH 估计方法 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法 （1）方法基本原理及框架 （2）数据集及参数辨识 （3）模型误差面积提取 （4）老化特征及工况特征融合 （5）模型训练及验证 6. 基于云端大数据的电池 SOH 估计 （1）数据预处理 （2）容量标签构建 （3）容量估算框架 （4）多场景验证及测试 实例讲解 1：满充满放恒定工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解 4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计 人工智能在电池寿命 预测和衰后性能预测 中的应用 1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述 2. 基于传统机器学习 SVR 的电池剩余寿命预测 （1）数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 3. 基于深度学习的电池 RUL 联合预测方法 （1）电池数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 4. 基于机器学习的电池 SOH 和 RUL 联合预测方法 （1）数据集介绍 （2）研究框架和方法 （3）结果分析与验证 5. 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法 (1) 数据集及数据预处理 (2) 特征工程与退化敏感特征提取 (3) 数据集构建与划分 (4) 模型选择与训练 (5) 轨迹预测与评估优化 实例讲解 1-基于支持向量回归的寿命预测方法 实例讲解 2-基于深度学习的寿命预测方法 实例讲解 3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法 实例讲解 4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法 人工智能在电池热失 控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源 3. 基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法 （1）KMeans 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 4. 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法 （1）DBSCAN 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 5. 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法 （1）LOF 算法核心原理 （2）特征选择及逻辑判断准则 （3）结果分析及验证 6. 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法 （1）神经网络诊断框架 （2）结果分析及验证 实例讲解 1：基于 KMeans 的异常电芯检测 实例讲解 2：基于 DBSCAN 的异常电芯检测 实例讲解 3：基于 LOF 的异常电芯检测 实例讲解 4：基于深度学习的异常电芯检测 请说出以上内容所涉及的软件有哪些
《机器学习赋能下一代BMS：从SOC精准估计到热失控防御的多场景算 电池管理技术概述 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 3. BMS 的软件开发要点：SOC 估计、SOH 估计、剩余寿命预测 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷 电状态估计中的应 用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于支持向量机的 SOC 估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于 SVM 的估计框架 （3）模型验证和讨论 3.基于神经网络的 SOC 估计 （1）锂电池数据集 （2）基于 BP/CNN/LSTM 神经网络的估计框架 （3）不同输入的对比分析 （4）不同工况/温度的精度验证 3. 基于迁移学习的 SOC 估计 (1) 锂电池测试及数据集 (2) 基于深度迁移学习的 SOC 估计 (3) 多温度下 SOC 估计验证 (4) 多老化点下 SOC 估计验证 实例讲解 1：基于支持向量机的 SOC 估计 实例讲解 2：基于神经网络的 SOC 估计 实例讲解 3：基于迁移学习的 SOC 估计 人工智能在电池健 康状态估计中的应 用 1. 健康状态估计方法概述 2. 人工智能技术在电池单体 SOH 预估中的应用 (1) 健康因子提取 (2) 构建人工智能模型 (3) 模型训练与超参数优化 (4) 电池系统健康状态 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池 SOH 估计 （1）健康因子提取 （2）健康因子相关性分析 （3）基于机器学习的电池 SOH 估计 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法 (1) 锂离子电池老化数据集 (2) SOH 健康特征提取 1 电池公开数据集老化试验 2 电池增量容量曲线提取 3 电压序列构建方法 4 电压序列相关性分析 (3) 健康特征提取 (4) 基于神经网络的电池 SOH 估计方法 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法 （1）方法基本原理及框架 （2）数据集及参数辨识 （3）模型误差面积提取 （4）老化特征及工况特征融合 （5）模型训练及验证 6. 基于云端大数据的电池 SOH 估计 （1）数据预处理 （2）容量标签构建 （3）容量估算框架 （4）多场景验证及测试 实例讲解 1：满充满放恒定工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解 4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计 人工智能在电池寿命 预测和衰后性能预测 中的应用 1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述 2. 基于传统机器学习 SVR 的电池剩余寿命预测 （1）数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 3. 基于深度学习的电池 RUL 联合预测方法 （1）电池数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 4. 基于机器学习的电池 SOH 和 RUL 联合预测方法 （1）数据集介绍 （2）研究框架和方法 （3）结果分析与验证 5. 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法 (1) 数据集及数据预处理 (2) 特征工程与退化敏感特征提取 (3) 数据集构建与划分 (4) 模型选择与训练 (5) 轨迹预测与评估优化 实例讲解 1-基于支持向量回归的寿命预测方法 实例讲解 2-基于深度学习的寿命预测方法 实例讲解 3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法 实例讲解 4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法 人工智能在电池热失 控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源 3. 基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法 （1）KMeans 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 4. 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法 （1）DBSCAN 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 5. 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法 （1）LOF 算法核心原理 （2）特征选择及逻辑判断准则 （3）结果分析及验证 6. 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法 （1）神经网络诊断框架 （2）结果分析及验证 实例讲解 1：基于 KMeans 的异常电芯检测 实例讲解 2：基于 DBSCAN 的异常电芯检测 实例讲解 3：基于 LOF 的异常电芯检测 实例讲解 4：基于深度学习的异常电芯检测 请说出以上内容所涉及的软件有哪些
《实战驱动：机器学习在BMS中的全生命周期应用——SOC估计、健康 电池管理技术概述 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 3. BMS 的软件开发要点：SOC 估计、SOH 估计、剩余寿命预测 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷 电状态估计中的应 用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于支持向量机的 SOC 估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于 SVM 的估计框架 （3）模型验证和讨论 3.基于神经网络的 SOC 估计 （1）锂电池数据集 （2）基于 BP/CNN/LSTM 神经网络的估计框架 （3）不同输入的对比分析 （4）不同工况/温度的精度验证 3. 基于迁移学习的 SOC 估计 (1) 锂电池测试及数据集 (2) 基于深度迁移学习的 SOC 估计 (3) 多温度下 SOC 估计验证 (4) 多老化点下 SOC 估计验证 实例讲解 1：基于支持向量机的 SOC 估计 实例讲解 2：基于神经网络的 SOC 估计 实例讲解 3：基于迁移学习的 SOC 估计 人工智能在电池健 康状态估计中的应 用 1. 健康状态估计方法概述 2. 人工智能技术在电池单体 SOH 预估中的应用 (1) 健康因子提取 (2) 构建人工智能模型 (3) 模型训练与超参数优化 (4) 电池系统健康状态 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池 SOH 估计 （1）健康因子提取 （2）健康因子相关性分析 （3）基于机器学习的电池 SOH 估计 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法 (1) 锂离子电池老化数据集 (2) SOH 健康特征提取 1 电池公开数据集老化试验 2 电池增量容量曲线提取 3 电压序列构建方法 4 电压序列相关性分析 (3) 健康特征提取 (4) 基于神经网络的电池 SOH 估计方法 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法 （1）方法基本原理及框架 （2）数据集及参数辨识 （3）模型误差面积提取 （4）老化特征及工况特征融合 （5）模型训练及验证 6. 基于云端大数据的电池 SOH 估计 （1）数据预处理 （2）容量标签构建 （3）容量估算框架 （4）多场景验证及测试 实例讲解 1：满充满放恒定工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解 4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计 人工智能在电池寿命 预测和衰后性能预测 中的应用 1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述 2. 基于传统机器学习 SVR 的电池剩余寿命预测 （1）数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 3. 基于深度学习的电池 RUL 联合预测方法 （1）电池数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 4. 基于机器学习的电池 SOH 和 RUL 联合预测方法 （1）数据集介绍 （2）研究框架和方法 （3）结果分析与验证 5. 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法 (1) 数据集及数据预处理 (2) 特征工程与退化敏感特征提取 (3) 数据集构建与划分 (4) 模型选择与训练 (5) 轨迹预测与评估优化 实例讲解 1-基于支持向量回归的寿命预测方法 实例讲解 2-基于深度学习的寿命预测方法 实例讲解 3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法 实例讲解 4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法 人工智能在电池热失 控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源 3. 基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法 （1）KMeans 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 4. 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法 （1）DBSCAN 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 5. 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法 （1）LOF 算法核心原理 （2）特征选择及逻辑判断准则 （3）结果分析及验证 6. 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法 （1）神经网络诊断框架 （2）结果分析及验证 实例讲解 1：基于 KMeans 的异常电芯检测 实例讲解 2：基于 DBSCAN 的异常电芯检测 实例讲解 3：基于 LOF 的异常电芯检测 实例讲解 4：基于深度学习的异常电芯检测 请说出以上内容所涉及的软件有哪些
《智能BMS进阶：机器学习驱动的四大核心算法实战与热失控预警突 电池管理技术概述 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 3. BMS 的软件开发要点：SOC 估计、SOH 估计、剩余寿命预测 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷 电状态估计中的应 用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于支持向量机的 SOC 估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于 SVM 的估计框架 （3）模型验证和讨论 3.基于神经网络的 SOC 估计 （1）锂电池数据集 （2）基于 BP/CNN/LSTM 神经网络的估计框架 （3）不同输入的对比分析 （4）不同工况/温度的精度验证 3. 基于迁移学习的 SOC 估计 (1) 锂电池测试及数据集 (2) 基于深度迁移学习的 SOC 估计 (3) 多温度下 SOC 估计验证 (4) 多老化点下 SOC 估计验证 实例讲解 1：基于支持向量机的 SOC 估计 实例讲解 2：基于神经网络的 SOC 估计 实例讲解 3：基于迁移学习的 SOC 估计 人工智能在电池健 康状态估计中的应 用 1. 健康状态估计方法概述 2. 人工智能技术在电池单体 SOH 预估中的应用 (1) 健康因子提取 (2) 构建人工智能模型 (3) 模型训练与超参数优化 (4) 电池系统健康状态 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池 SOH 估计 （1）健康因子提取 （2）健康因子相关性分析 （3）基于机器学习的电池 SOH 估计 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法 (1) 锂离子电池老化数据集 (2) SOH 健康特征提取 1 电池公开数据集老化试验 2 电池增量容量曲线提取 3 电压序列构建方法 4 电压序列相关性分析 (3) 健康特征提取 (4) 基于神经网络的电池 SOH 估计方法 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法 （1）方法基本原理及框架 （2）数据集及参数辨识 （3）模型误差面积提取 （4）老化特征及工况特征融合 （5）模型训练及验证 6. 基于云端大数据的电池 SOH 估计 （1）数据预处理 （2）容量标签构建 （3）容量估算框架 （4）多场景验证及测试 实例讲解 1：满充满放恒定工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解 3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解 4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计 人工智能在电池寿命 预测和衰后性能预测 中的应用 1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述 2. 基于传统机器学习 SVR 的电池剩余寿命预测 （1）数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 3. 基于深度学习的电池 RUL 联合预测方法 （1）电池数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 4. 基于机器学习的电池 SOH 和 RUL 联合预测方法 （1）数据集介绍 （2）研究框架和方法 （3）结果分析与验证 5. 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法 (1) 数据集及数据预处理 (2) 特征工程与退化敏感特征提取 (3) 数据集构建与划分 (4) 模型选择与训练 (5) 轨迹预测与评估优化 实例讲解 1-基于支持向量回归的寿命预测方法 实例讲解 2-基于深度学习的寿命预测方法 实例讲解 3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法 实例讲解 4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法 人工智能在电池热失 控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源 3. 基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法 （1）KMeans 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 4. 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法 （1）DBSCAN 聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 5. 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法 （1）LOF 算法核心原理 （2）特征选择及逻辑判断准则 （3）结果分析及验证 6. 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法 （1）神经网络诊断框架 （2）结果分析及验证 实例讲解 1：基于 KMeans 的异常电芯检测 实例讲解 2：基于 DBSCAN 的异常电芯检测 实例讲解 3：基于 LOF 的异常电芯检测 实例讲解 4：基于深度学习的异常电芯检测
机器学习基础模型与复合材料研究融合 机器学习基础模型与复合材料研究融合 1. 机器学习在复合材料中的应用概述 2. 机器学习用于复合材料研究的流程 3. 复合材料数据收集与数据预处理 实例：数据的收集和预处理 4. 复合材料机器学习特征工程与选择 实例：以纳米材料增强复合材料为例，讨论特征选择、特征工程在提高模 型性能中的作用。 5. 线性回归用于复合材料研究 实例：线性回归和多项式回归在处理复合材料数据中的应用 6. 多项式回归用于复合材料研究 实例：多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用 7. 决策树用于复合材料研究 实例：决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用 复合材料研究中应用 集成学习与支持向量 模型 1. 随机森林用于复合材料研究 实例：随机森林在预测复合材料性能中的应用 2. Boosting 算法用于复合材料研究 实例：Catboost 在预测复合材料强度中的应用 3. XGBoost 和 LightGBM 用于复合材料研究 (1) XGBoost (2) LightGBM (3) 模型解释性技术 实例：XGBoost 和 LightGBM 在水泥基复合材料性能预测中的应用，模型比较 4. 支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究 (1) 核函数 (2) SVM 用于回归（SVR） 实例：SVR 在预测复合材料的力学性能中的应用 5. 模型调参与优化工具包 (1) 网格搜索、随机搜索的原理与应用 (2) 工具包 Optuna 实例：超参数调整方法，模型调参与优化工具包的应用 6. 机器学习模型评估 (1) 回归模型中的评估指标（MSE, R 2, MAE 等） (2) 交叉验证技术 实例：比较不同模型的性能并选择最佳模型1. 神经网络基础 (1) 激活函数 (2) 前向传播过程 (3) 损失函数 实例：手动实现前向传播 2. 神经网络反向传播与优化 (1) 梯度下降法原理 (2) 反向传播算法 (3) 随机梯度下降(SGD) 实例：实现梯度下降算法 3. 复合材料研究中的多层感知机(MLP) (1) MLP 架构设计 (2) MLP 的训练过程 (3) MLP 在回归和分类中的应用 复合材料研究中应用 实例：构建简单的 MLP 解决复合材料中的回归问题 神经网络 4. PINNs (1) PINN 基本原理 (2) 弹簧振动正问题中的 PINNs (3) 弹簧振动逆问题中的 PINNs 实例：使用 PyTorch 构建 PINNs 5. GAN (1) GAN 基本原理 (2) 针对表格数据的 GAN (3) 增强数据的评估指标 实例：构建 GAN 生成水泥基复合材料数据 6. 可解释性机器学习方法-SHAP (1) SHAP 理论基础 (2) 计算和解释 SHAP 值 实例：复合材料中应用 SHAP 进行模型解释和特征理解 论文实例解读与复现：选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的 SCI 论文 1. Comparison of traditional and automated machine learning approaches in predicting the compressive strength of graphene oxide/cement composites. Construction and Building Materials, 2023, 394: 132179. 2. Machine learning aided uncertainty analysis on nonlinear vibration 论文复现机器学习综 of cracked FG-GNPRC dielectric beam. Structures, 2023, 58: 105456. 合应用以及 SCI 文章 论文中使用的复合材料数据集介绍 写作 论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法 论文中使用的模型结构与构建 机器学习研究复合材料的超参数调整 复合材料研究中机器学习模型性能评估 复合材料机器学习研究结果可视化
机器学习基础模型与复合材料研究融合 机器学习基础模型与复合材料研究融合 1.机器学习在复合材料中的应用概述 2.机器学习用于复合材料研究的流程 3.复合材料数据收集与数据预处理 实例：数据的收集和预处理 4.复合材料机器学习特征工程与选择 实例：以纳米材料增强复合材料为例，讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用。 5.线性回归用于复合材料研究 实例：线性回归和多项式回归在处理复合材料数据中的应用 6.多项式回归用于复合材料研究 实例：多项式回归在处理复合材料数据中的非线性关系时的应用 7.决策树用于复合材料研究 实例：决策树回归在预测水泥基复合材料强度中的应用 复合材料研究中应用集成学习与支持向量模型 1.随机森林用于复合材料研究 实例：随机森林在预测复合材料性能中的应用 2.Boosting算法用于复合材料研究 实例：Catboost在预测复合材料强度中的应用 3.XGBoost和LightGBM用于复合材料研究 (1)XGBoost (2)LightGBM (3)模型解释性技术 实例：XGBoost和LightGBM在水泥基复合材料性能预测中的应用，模型比较 4.支持向量机 (SVM) 用于复合材料研究 (1)核函数 (2)SVM用于回归（SVR） 实例：SVR在预测复合材料的力学性能中的应用 5.模型调参与优化工具包 (1)网格搜索、随机搜索的原理与应用 (2)工具包Optuna 实例：超参数调整方法，模型调参与优化工具包的应用 6.机器学习模型评估 (1)回归模型中的评估指标（MSE, R2, MAE等） (2)交叉验证技术 实例：比较不同模型的性能并选择最佳模型 复合材料研究中应用神经网络 1.神经网络基础 (1)激活函数 (2)前向传播过程 (3)损失函数 实例：手动实现前向传播 2.神经网络反向传播与优化 (1)梯度下降法原理 (2)反向传播算法 (3)随机梯度下降(SGD) 实例：实现梯度下降算法 3.复合材料研究中的多层感知机(MLP) (1)MLP架构设计 (2)MLP的训练过程 (3)MLP在回归和分类中的应用 实例：构建简单的MLP解决复合材料中的回归问题 4.PINNs (1)PINN基本原理 (2)弹簧振动正问题中的PINNs (3)弹簧振动逆问题中的PINNs 实例：使用PyTorch构建PINNs 5.GAN (1)GAN基本原理 (2)针对表格数据的GAN (3)增强数据的评估指标 实例：构建GAN生成水泥基复合材料数据 6.可解释性机器学习方法-SHAP (1)SHAP理论基础 (2)计算和解释SHAP值 实例：复合材料中应用SHAP进行模型解释和特征理解 论文复现机器学习综合应用以及SCI文章写作 论文实例解读与复现：选择两篇应用机器学习研究水泥基复合材料的SCI论文 Comparison of traditional and automated machine learning approaches in predicting the compressive strength of graphene oxide/cement composites. Construction and Building Materials, 2023, 394: 132179. Machine learning aided uncertainty analysis on nonlinear vibration of cracked FG-GNPRC dielectric beam. Structures, 2023, 58: 105456. 图5 不同 ML 模型的实际值与预测值的比较：(a) SVR；(b) RF；© AGT；(d) ANN:30-54-1；(e) ANN:30-41-84-1；(f) ANN:30-37-20-27-1 图6测试集上的ML模型残差值：(a)SVR；(b) RF；© AGT；(d) ANN:30-54-1；(e) ANN:30-41-84-1；(f) ANN:30-37-20-27-1 图7. ML模型在测试集上的结果 (a) AG；(b) ANN；©RF 总结与未来展望 重点回顾 机器学习在复合材料中的未来发展方向 如何继续学习和深入研究 Q&A环节 论文中使用的复合材料数据集介绍 论文中的复合材料特征选择与数据预处理方法 论文中使用的模型结构与构建 机器学习研究复合材料的超参数调整 复合材料研究中机器学习模型性能评估 复合材料机器学习研究结果可视化
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 流体力学 基础 一、 流体力学基础理论与编程实战 1、流体力学的主要内容 2、不可压缩流体力学的基本方程 3、流体的尺度分析和傅里叶变换 4、伪谱法求解流体力学方程 案例实践： 1、有限差分法求解一维热对流扩散方程（案例教学） 2、有限元法求解非线性热传导问题（案例教学） 3、二维不可压缩N-S方程求解（案例教学） 4、顶盖驱动方腔流计算案例（案例教学） 二、Fluent简介与案例实战、Fluent软件基本介绍：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用 2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、 3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算 4、基于Fluent软件对两相流求解 5、Fluent仿真后处理（tecplot） 案例实践： 1、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例教学） 2、Fluent数据导出与制作深度学习数据AI结合训练（案例教学） 3、基于Fluent结果的Tecplot科研绘图（案例教学） 线性代数数据处理 三、机器学习线性代数基础与数据处理 1、了解Python语言的特征，特别是向量表示 2、数据分布的度量 3、特征值分解进行主成分分析PCA 4、奇异值分解SVD 5、数据降维 6、基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学） 人工智能深度学习基础 四、人工智能基础理论与优化方法 1、基本概念、神经网络的第一性原理 2、感知机模型 3、激活函数分类介绍 4、损失函数分类介绍 5、优化算法的分类介绍 6、Pytorch介绍及环境搭建 案例实践：Python实现基础网络架构 1、 梯度下降算法的Python实现 2、二阶函数极值问题求解（案例教学） 3、使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学） 动力学神经网络 五、利用动力学神经网络求解微分方程 1、常微分方程数值求解及其应用 2、神经常微分方程(Neural ODE)介绍 3、使用Neural ODE求解动力学问题（案例教学） 4、动力学神经网络及其流体力学应用 5、物理信息神经网络（案例教学） 6、哈密顿神经网络（案例教学） 7、动模态分解介绍及应用（案例教学） 神经网络 六、经典神经网络介绍与流动特征提取 1、卷积的定义与特定 2、卷积神经网络的基本结构 3、CNN如何用于流场信息预测分析，如圆柱绕流预测（案例教学） 4、Diffusion model 定义与算例（案例教学） 5、基于神经网络的流体超分辨应用（案例教学） 物理融合神经网络 七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用 1、基于JAX框架的物理融合的神经网络(PINN) 2、JAX-PINN的训练专家导引 3、JAX-PINN求解圆柱绕流（案例教学） Jax pinns求解空气动力学 JaxPi进阶案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学）
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 流体力学 基础 一、 流体力学基础理论与编程实战 1、流体力学的主要内容 2、不可压缩流体力学的基本方程 3、流体的尺度分析和傅里叶变换 4、伪谱法求解流体力学方程 案例实践： 1、有限差分法求解一维热对流扩散方程（案例教学） 2、有限元法求解非线性热传导问题（案例教学） 3、二维不可压缩N-S方程求解（案例教学） 4、顶盖驱动方腔流计算案例（案例教学） 二、Fluent简介与案例实战、Fluent软件基本介绍：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用 2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、 3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算 4、基于Fluent软件对两相流求解 5、Fluent仿真后处理（tecplot） 案例实践： 1、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例教学） 2、Fluent数据导出与制作深度学习数据AI结合训练（案例教学） 3、基于Fluent结果的Tecplot科研绘图（案例教学） 线性代数数据处理 三、机器学习线性代数基础与数据处理 1、了解Python语言的特征，特别是向量表示 2、数据分布的度量 3、特征值分解进行主成分分析PCA 4、奇异值分解SVD 5、数据降维 6、基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学） 人工智能深度学习基础 四、人工智能基础理论与优化方法 1、基本概念、神经网络的第一性原理 2、感知机模型 3、激活函数分类介绍 4、损失函数分类介绍 5、优化算法的分类介绍 6、Pytorch介绍及环境搭建 案例实践：Python实现基础网络架构 1、 梯度下降算法的Python实现 2、二阶函数极值问题求解（案例教学） 3、使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学） 动力学神经网络 五、利用动力学神经网络求解微分方程 1、常微分方程数值求解及其应用 2、神经常微分方程(Neural ODE)介绍 3、使用Neural ODE求解动力学问题（案例教学） 4、动力学神经网络及其流体力学应用 5、物理信息神经网络（案例教学） 6、哈密顿神经网络（案例教学） 7、动模态分解介绍及应用（案例教学） 神经网络 六、经典神经网络介绍与流动特征提取 1、卷积的定义与特定 2、卷积神经网络的基本结构 3、CNN如何用于流场信息预测分析，如圆柱绕流预测（案例教学） 4、Diffusion model 定义与算例（案例教学） 5、基于神经网络的流体超分辨应用（案例教学） 物理融合神经网络 七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用 1、基于JAX框架的物理融合的神经网络(PINN) 2、JAX-PINN的训练专家导引 3、JAX-PINN求解圆柱绕流（案例教学） Jax pinns求解空气动力学 JaxPi进阶案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学）
基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 流体力学 基础 一、 流体力学基础理论与编程实战 1、流体力学的主要内容 2、不可压缩流体力学的基本方程 3、流体的尺度分析和傅里叶变换 4、伪谱法求解流体力学方程 案例实践： 1、有限差分法求解一维热对流扩散方程（案例教学） 2、有限元法求解非线性热传导问题（案例教学） 3、二维不可压缩N-S方程求解（案例教学） 4、顶盖驱动方腔流计算案例（案例教学） 二、Fluent简介与案例实战、Fluent软件基本介绍：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用 2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、 3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算 4、基于Fluent软件对两相流求解 5、Fluent仿真后处理（tecplot） 案例实践： 1、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例教学） 2、Fluent数据导出与制作深度学习数据AI结合训练（案例教学） 3、基于Fluent结果的Tecplot科研绘图（案例教学） 线性代数数据处理 三、机器学习线性代数基础与数据处理 1、了解Python语言的特征，特别是向量表示 2、数据分布的度量 3、特征值分解进行主成分分析PCA 4、奇异值分解SVD 5、数据降维 6、基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学） 人工智能深度学习基础 四、人工智能基础理论与优化方法 1、基本概念、神经网络的第一性原理 2、感知机模型 3、激活函数分类介绍 4、损失函数分类介绍 5、优化算法的分类介绍 6、Pytorch介绍及环境搭建 案例实践：Python实现基础网络架构 1、 梯度下降算法的Python实现 2、二阶函数极值问题求解（案例教学） 3、使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学） 动力学神经网络 五、利用动力学神经网络求解微分方程 1、常微分方程数值求解及其应用 2、神经常微分方程(Neural ODE)介绍 3、使用Neural ODE求解动力学问题（案例教学） 4、动力学神经网络及其流体力学应用 5、物理信息神经网络（案例教学） 6、哈密顿神经网络（案例教学） 7、动模态分解介绍及应用（案例教学） 神经网络 六、经典神经网络介绍与流动特征提取 1、卷积的定义与特定 2、卷积神经网络的基本结构 3、CNN如何用于流场信息预测分析，如圆柱绕流预测（案例教学） 4、Diffusion model 定义与算例（案例教学） 5、基于神经网络的流体超分辨应用（案例教学） 物理融合神经网络 七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用 1、基于JAX框架的物理融合的神经网络(PINN) 2、JAX-PINN的训练专家导引 3、JAX-PINN求解圆柱绕流（案例教学） Jax pinns求解空气动力学 JaxPi进阶案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学）
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法 人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法 人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法 人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 电池管理技术概述 1. 电池的工作原理与关键性能指标2. 电池管理系统的核心功能Ø SOC估计Ø SOH估计Ø 寿命预测Ø 故障诊断 人工智能机器学习基础 1. 人工智能的发展2. 机器学习的关键概念3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述2. 基于迁移学习的SOC估计(1) 基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2) 全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计(1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2) 全生命周期下的SOC融合估计方法数据集、估计框架、估计结果4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 1. 健康状态估计方法概述2. 片段恒流工况下的SOH估计方法数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法数据集、估计框架、估计结果4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法数据集、估计框架、估计结果6. 电池组内单体SOH快速估计方法数据集、估计框架、估计结果7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法 人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法数据集、估计框架、估计结果3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法数据集、估计框架、估计结果4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法数据集、估计框架、估计结果5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法 人工智能在电池热失控预警中的应用 1. 电池热失控预警方法概述2. 数据集介绍3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法Ø 算法框架Ø 结果4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法Ø 算法框架Ø 结果5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法Ø 算法框架Ø 结果6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法 人工智能在其他电池管理中的应用 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用Ø 数据集Ø 算法框架2. 人工智能在充电策略优化中的应用Ø 数据集Ø 算法框架Ø 结果
岩土工程智能计算：从PINN代码复现到GPT/量子融合创新 基础入门与工具准备 1. 岩土工程中的偏微分方程（课前预习资料，针对性讲解）1.1. 渗流方程1.2. 热传导方程1.3. 固体力学基础1.3.1. 平衡方程1.3.2. 线弹性本构1.3.3. 超弹性本构1.3.4. 塑性本构2. 偏微分方程数值解2.1. 有限差分法原理2.2. 有限单元法原理2.3. 实战演练：使用COMSOL软件求解渗流PDE和弹塑性模型，保存数据。2.4. 实战演练：Abaqus弹塑性模型建模与数据后处理 2.4.1理论基础：线弹性和弹塑性模型的核心概念（几何建模、材料属性定义、边界条件设置、屈服准则、硬化法则） 2.4.2建模实践：在Abaqus中建立弹塑性模型 2.4.3求解与数据导出：模型求解与结果数据的导出方法2.4.4后处理与分析：弹塑性行为的可视化与数据提取技巧3. Python编程基础3.1. Python编程基础3.2. 常用科学计算库：Numpy和Scipy3.3. 如何在Linux服务器上运行python程序 数据驱动机器学习和物理数据双驱动机器学习PINN 4. 数据驱动深度神经网络4.1 神经元及激活函数4.2 前馈神经网络与万能逼近定律4.3 自动微分方法4.4 深度神经网络的损失函数4.5 最优化方法4.6. 实践：基于Pytorch与Tensorflow建立深度神经网络模型并调优5. 深度学习进阶5.1 CNN模型的基本原理与案例（图像识别）5.2 RNN的时序数据建模基础（时序预测）5.3 GNN的基本理论和案例（非结构化数据）5.4 RL强化学习的基本理论和案例6. 物理数据双驱动神经网络 PINN (Physics-informed neural network)Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations6.1. 物理数据双驱动网络的开创性论文导读介绍6.1.1. 采样点策略6.1.2. 偏微分方程的余量计算6.1.3. 损失函数的构建6.1.4. 统一的正分析与反分析6.2. 实践：开创性论文的代码复现6.2.1. tensorflow版本与pytorch版本6.2.2. 神经网络、损失函数的选择与设计 PINN进阶与论文代码复现 7. 论文与代码复现：深度能量法深度能量/深度里兹法物理数据双驱动网络 Deep energy method/Deep Ritz method，DEM，DRM中科院一区TOP数值计算顶刊CMAME：An energy approach to the solution of partial differential equations in computational mechanics via machine learning: Concepts, implementation and applications7.1. 论文介绍与导读7.1.1. 采样点与积分点7.1.2. 偏微分方程的深度能量计算7.2. 实践：代码复现7.2.1. 神经网络、损失函数的选择与设计7.2.2. 岩土工程相关的偏微分方程求解8. 论文与代码复现：渗流固结问题PINN解决岩土工程中的渗流固结问题中科院一区顶刊Géotechnique 论文复现，A physics-informed data-driven approach for consolidation analysis8.1. 太沙基固结理论8.2. 基于PINN的岩土固结问题正分析8.3. 基于PINN的岩土固结问题反分析8.4. 实践：代码复现8.4.1. 训练数据的生成8.4.2. 噪音的生成与调节8.4.3. 神经网络的设计8.4.4. 岩土固结微分方程的PDE损失函数8.4.5. 岩土固结微分方程的初始条件和边界条件损失函数8.4.6. 双驱动方法求解岩土固结问题的调参和优化9. PINN解决岩土工程中的固体力学问题中科院一区TOP数值计算顶刊CMAME：A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics9.1. 岩土工程中的线弹性问题9.2. 岩土工程中的超弹性问题9.3. 岩土工程中的弹塑性问题9.4. 实践：代码复现9.4.1. 神经网络的设计9.4.2. 计算数据的生成9.4.3. 双驱动神经网络的训练9.4.4. 岩土工程中的迁移学习与代理模型 PINN进阶：论文代码复现 10. PINN解决岩土工程中的固体力学问题，进阶中科院一区TOP数值计算顶刊Computers and Geotechnics: A Comprehensive Investigation of Physics-Informed Learning in Forward and Inverse Analysis of Elastic and Elastoplastic Footing10.1. Footing问题背景与Ritz方法（正问题）10.1.1问题背景：Footing问题的物理意义与工程应用10.1.2数学模型：Footing问题的数学描述与控制方程10.1.3 Ritz方法：Ritz方法在正演建模中的应用与实现10.1.4 PINN框架：论文中PINN实现的核心思路与框架解读10.2. Footing问题的逆问题求解10.2.1 损失函数构建：PINN中物理驱动损失函数的设计与实现10.2.2 自适应采样：自适应采样方法的原理与实现细节10.2.3 指数加速：逆问题求解中的指数加速技术10.2.4 代码复现与结果分析：代码实现与结果分析（数据集大小、高斯噪声的影响）11. 小孔扩张问题复现11.1.问题背景：小孔扩张问题的物理意义与数学模型11.2 Parsimonious Loss Function：Parsimonious Loss的理论背景、优势及其与传统损失函数的对比分析11.3 无标签数据正向求解：线弹性与弹塑性模型的无标签数据正向求解流程11.4 Parsimonious PINN应用：Parsimonious PINN在小孔扩张问题中的实现与代码复现/敏感性分析12. DeepSeek生成PINN代码解决瞬态问题12.1 什么是DeepSeek大模型12.2. DeepSeek大模型生成PINN代码求解瞬态热传导12.2.1. Prompt与任务分解12.2.2. 代码运行、可视化和Debug12.3. ChatGPT大模型生成PINN代码求解瞬态热传导12.3.1. Prompt与任务分解12.3.2. 代码运行、可视化和Debug 量子计算融合创新与未来展望 13. PINN vs. FEM/FDM13.1 PINN可以打败FEM么?论文精讲13.2 PINN可以替代传统的线性方程求解器么？论文精讲13.3 有限差分法转化为神经网络，nature 子刊精讲14. Nature子刊和量子计算14.1. PINN的优势与缺点，将来发展方向14.2. PINN论文创新点怎么找14.3. PINN与传统数值方法的深度融合14.4. 发表在Nature子刊上的PINN论文14.5. GPT在岩土工程中的应用，量子计算的潜力
PFC离散元数值模拟仿真技术与应用 理论基础及PFC入门 1 岩土工程数值模拟方法概述1.1基于网格的模拟方法：有限元、有限差分、大变形处理CEL、ALE、XFEM1.2基于点的模拟方法：离散单元法DEM、光滑粒子流方法SPH、物质点法MPM1.3基于块体的模拟方法 _ 2 离散元与PFC软件操作2.1 离散元的基本原理（计算原理、宏观参量与微观参量的关系）2.2 PFC软件界面操作2.3文件系统2.4显示控制2.5帮助文档的使用 FISH、PYTHON语言及COMMAND命令 3 PFC软件的计算控制方法3.1 PFC计算控制的语言逻辑3.2 FISH语言（基本语法、函数定义与调用、创建模型、控制模拟过程、处理模拟结果、FISH Callback操作等）3.3 COMMAND命令（命令结构、创建模型、状态监测与绘图、控制模拟过程、求解控制、状态查询、与FISH语言的混合使用等）3.4 PYTHON语言（基本语法、Numpy库的使用、接口的使用等） 离散元模拟方法 4 离散元模拟方法4.1离散元数值试样的生成方法4.1.1单元试样模型生成方法4.1.2边值问题（场地）模型生成方法4.1.3连续—非连续耦合模型生成方法4.1.4复杂颗粒形状的模拟方法（Rblock方法、Clump方法）4.2接触模型选择与参数标定4.2.1离散元接触模型的选择原则—12个内置模型4.2.2接触模型参数的标定方法与参数意义—以胶结颗粒材料（岩石、胶结砂土等）为例，讲授参数标定步骤4.3其他问题4.3.1模型边界条件施加方法（达到初始平衡状态、开挖类模拟、填筑类模拟、加载类模拟、周期性边界、应力伺服）4.3.2各种阻尼的选择（粘滞阻尼、局部阻尼、滞回接触模型）4.3.3时步与时步缩放（静力、动力问题时步及相关命令）4.3.4试样尺寸、颗粒数量、级配选择4.3.5 并行计算 土体单元试验模拟 5 土体单元试验模拟方法5.1常规三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)5.1.1建模方法与注意事项5.1.2模拟结果分析5.1.3模拟结果可视化5.2真三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.2.1真三轴加载路径的模拟5.2.2真三轴强度准则5.2.3微观结构演变过程5.3不排水三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.4循环三轴剪切的模拟(命令流+FISH)5.5颗粒破碎过程模拟(命令流+FISH)5.6岩石（胶结颗粒）材料的剪切过程模拟5.7离散元模拟与弹塑性本构模型 工程实例分析 6 工程实例分析6.1活动门试验模拟(命令流+FISH)6.1.1试样级配控制6.1.2应力状态控制6.1.3孔隙比的控制6.1.4 活动门加载的实现6.2盾构隧道掌子面稳定性(命令流+FISH)6.2.1主动失稳模式6.2.2被动失稳模式6.3节理岩体中的硐室开挖稳定性(命令流+FISH)6.3.1节理裂隙岩体的生成6.3.2初始应力状态控制6.3.3 开挖模拟 PFC3D与FLAC3D耦合模拟与分析 7 离散—连续域耦合模拟7.1离散—连续耦合模拟方法Ø 与FLAC3D中一维结构单元耦合Ø 与FLAC3D中二维壳结构单元或三维实体单元的面的耦合Ø 与FLAC3D中三维实体单元的耦合（实例）7.2离散—连续域参数匹配7.3基于离散—连续域耦合的三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)实例操作：二维壳结构单元耦合（壳单元模拟橡胶膜-创建耦合墙-施加应力边界等向压缩-剪切模拟）7.4基于离散—连续域耦合的地基承载力分析(命令流+FISH)实例操作：基于Punch indentation案例的修改与实现 PFC-CFD耦合模拟与分析 8 流固耦合分析8.1颗粒与流体相互作用理论（CFD模块概况、体积平均粗网格法、颗粒与流体相互作用计算）8.2流固耦合框架Ø CFD网格、流体域边界设置、网格导入、网格流体参数设置Ø 孔隙率计算Ø 耦合时间间隔、耦合时步、网格与颗粒尺寸Ø 耦合步骤8.3实例操作分析(命令流+FISH)8.3.1单向耦合8.3.2孔隙介质中Darcy流模拟（Fipy应用）8.3.3 与FLAC3D的渗流耦合模拟
PFC离散元数值模拟仿真技术与应用 理论基础及PFC入门 1 岩土工程数值模拟方法概述1.1基于网格的模拟方法：有限元、有限差分、大变形处理CEL、ALE、XFEM1.2基于点的模拟方法：离散单元法DEM、光滑粒子流方法SPH、物质点法MPM1.3基于块体的模拟方法 _ 2 离散元与PFC软件操作2.1 离散元的基本原理（计算原理、宏观参量与微观参量的关系）2.2 PFC软件界面操作2.3文件系统2.4显示控制2.5帮助文档的使用 FISH、PYTHON语言及COMMAND命令 3 PFC软件的计算控制方法3.1 PFC计算控制的语言逻辑3.2 FISH语言（基本语法、函数定义与调用、创建模型、控制模拟过程、处理模拟结果、FISH Callback操作等）3.3 COMMAND命令（命令结构、创建模型、状态监测与绘图、控制模拟过程、求解控制、状态查询、与FISH语言的混合使用等）3.4 PYTHON语言（基本语法、Numpy库的使用、接口的使用等） 离散元模拟方法 4 离散元模拟方法4.1离散元数值试样的生成方法4.1.1单元试样模型生成方法4.1.2边值问题（场地）模型生成方法4.1.3连续—非连续耦合模型生成方法4.1.4复杂颗粒形状的模拟方法（Rblock方法、Clump方法）4.2接触模型选择与参数标定4.2.1离散元接触模型的选择原则—12个内置模型4.2.2接触模型参数的标定方法与参数意义—以胶结颗粒材料（岩石、胶结砂土等）为例，讲授参数标定步骤4.3其他问题4.3.1模型边界条件施加方法（达到初始平衡状态、开挖类模拟、填筑类模拟、加载类模拟、周期性边界、应力伺服）4.3.2各种阻尼的选择（粘滞阻尼、局部阻尼、滞回接触模型）4.3.3时步与时步缩放（静力、动力问题时步及相关命令）4.3.4试样尺寸、颗粒数量、级配选择4.3.5 并行计算 土体单元试验模拟 5 土体单元试验模拟方法5.1常规三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)5.1.1建模方法与注意事项5.1.2模拟结果分析5.1.3模拟结果可视化5.2真三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.2.1真三轴加载路径的模拟5.2.2真三轴强度准则5.2.3微观结构演变过程5.3不排水三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.4循环三轴剪切的模拟(命令流+FISH)5.5颗粒破碎过程模拟(命令流+FISH)5.6岩石（胶结颗粒）材料的剪切过程模拟5.7离散元模拟与弹塑性本构模型 工程实例分析 6 工程实例分析6.1活动门试验模拟(命令流+FISH)6.1.1试样级配控制6.1.2应力状态控制6.1.3孔隙比的控制6.1.4 活动门加载的实现6.2盾构隧道掌子面稳定性(命令流+FISH)6.2.1主动失稳模式6.2.2被动失稳模式6.3节理岩体中的硐室开挖稳定性(命令流+FISH)6.3.1节理裂隙岩体的生成6.3.2初始应力状态控制6.3.3 开挖模拟 PFC3D与FLAC3D耦合模拟与分析 7 离散—连续域耦合模拟7.1离散—连续耦合模拟方法Ø 与FLAC3D中一维结构单元耦合Ø 与FLAC3D中二维壳结构单元或三维实体单元的面的耦合Ø 与FLAC3D中三维实体单元的耦合（实例）7.2离散—连续域参数匹配7.3基于离散—连续域耦合的三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)实例操作：二维壳结构单元耦合（壳单元模拟橡胶膜-创建耦合墙-施加应力边界等向压缩-剪切模拟）7.4基于离散—连续域耦合的地基承载力分析(命令流+FISH)实例操作：基于Punch indentation案例的修改与实现 PFC-CFD耦合模拟与分析 8 流固耦合分析8.1颗粒与流体相互作用理论（CFD模块概况、体积平均粗网格法、颗粒与流体相互作用计算）8.2流固耦合框架Ø CFD网格、流体域边界设置、网格导入、网格流体参数设置Ø 孔隙率计算Ø 耦合时间间隔、耦合时步、网格与颗粒尺寸Ø 耦合步骤8.3实例操作分析(命令流+FISH)8.3.1单向耦合8.3.2孔隙介质中Darcy流模拟（Fipy应用）8.3.3 与FLAC3D的渗流耦合模拟
PFC离散元数值模拟仿真技术与应用 理论基础及PFC入门 1 岩土工程数值模拟方法概述1.1基于网格的模拟方法：有限元、有限差分、大变形处理CEL、ALE、XFEM1.2基于点的模拟方法：离散单元法DEM、光滑粒子流方法SPH、物质点法MPM1.3基于块体的模拟方法 _ 2 离散元与PFC软件操作2.1 离散元的基本原理（计算原理、宏观参量与微观参量的关系）2.2 PFC软件界面操作2.3文件系统2.4显示控制2.5帮助文档的使用 FISH、PYTHON语言及COMMAND命令 3 PFC软件的计算控制方法3.1 PFC计算控制的语言逻辑3.2 FISH语言（基本语法、函数定义与调用、创建模型、控制模拟过程、处理模拟结果、FISH Callback操作等）3.3 COMMAND命令（命令结构、创建模型、状态监测与绘图、控制模拟过程、求解控制、状态查询、与FISH语言的混合使用等）3.4 PYTHON语言（基本语法、Numpy库的使用、接口的使用等） 离散元模拟方法 4 离散元模拟方法4.1离散元数值试样的生成方法4.1.1单元试样模型生成方法4.1.2边值问题（场地）模型生成方法4.1.3连续—非连续耦合模型生成方法4.1.4复杂颗粒形状的模拟方法（Rblock方法、Clump方法）4.2接触模型选择与参数标定4.2.1离散元接触模型的选择原则—12个内置模型4.2.2接触模型参数的标定方法与参数意义—以胶结颗粒材料（岩石、胶结砂土等）为例，讲授参数标定步骤4.3其他问题4.3.1模型边界条件施加方法（达到初始平衡状态、开挖类模拟、填筑类模拟、加载类模拟、周期性边界、应力伺服）4.3.2各种阻尼的选择（粘滞阻尼、局部阻尼、滞回接触模型）4.3.3时步与时步缩放（静力、动力问题时步及相关命令）4.3.4试样尺寸、颗粒数量、级配选择4.3.5 并行计算 土体单元试验模拟 5 土体单元试验模拟方法5.1常规三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)5.1.1建模方法与注意事项5.1.2模拟结果分析5.1.3模拟结果可视化5.2真三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.2.1真三轴加载路径的模拟5.2.2真三轴强度准则5.2.3微观结构演变过程5.3不排水三轴剪切模拟(命令流+FISH)5.4循环三轴剪切的模拟(命令流+FISH)5.5颗粒破碎过程模拟(命令流+FISH)5.6岩石（胶结颗粒）材料的剪切过程模拟5.7离散元模拟与弹塑性本构模型 工程实例分析 6 工程实例分析6.1活动门试验模拟(命令流+FISH)6.1.1试样级配控制6.1.2应力状态控制6.1.3孔隙比的控制6.1.4 活动门加载的实现6.2盾构隧道掌子面稳定性(命令流+FISH)6.2.1主动失稳模式6.2.2被动失稳模式6.3节理岩体中的硐室开挖稳定性(命令流+FISH)6.3.1节理裂隙岩体的生成6.3.2初始应力状态控制6.3.3 开挖模拟 PFC3D与FLAC3D耦合模拟与分析 7 离散—连续域耦合模拟7.1离散—连续耦合模拟方法Ø 与FLAC3D中一维结构单元耦合Ø 与FLAC3D中二维壳结构单元或三维实体单元的面的耦合Ø 与FLAC3D中三维实体单元的耦合（实例）7.2离散—连续域参数匹配7.3基于离散—连续域耦合的三轴剪切试验模拟(命令流+FISH)实例操作：二维壳结构单元耦合（壳单元模拟橡胶膜-创建耦合墙-施加应力边界等向压缩-剪切模拟）7.4基于离散—连续域耦合的地基承载力分析(命令流+FISH)实例操作：基于Punch indentation案例的修改与实现 PFC-CFD耦合模拟与分析 8 流固耦合分析8.1颗粒与流体相互作用理论（CFD模块概况、体积平均粗网格法、颗粒与流体相互作用计算）8.2流固耦合框架Ø CFD网格、流体域边界设置、网格导入、网格流体参数设置Ø 孔隙率计算Ø 耦合时间间隔、耦合时步、网格与颗粒尺寸Ø 耦合步骤8.3实例操作分析(命令流+FISH)8.3.1单向耦合8.3.2孔隙介质中Darcy流模拟（Fipy应用）8.3.3 与FLAC3D的渗流耦合模拟
深度学习在岩土工程中的应用与实践 岩土工程物理模型基础_ 1. 岩土工程中的基本物理模型及工程问题1.1.饱和土的一维渗流固结模型（扩散方程）及实际工程应用1.2.达西定律与饱和土渗流方程（Laplace equation）及适用性1.3.非饱和土渗流数学模型（Richards方程）及实际工程应用工程应用中的正问题与反问题，通过具体案例区分 2. 基本物理模型的求解方法2.1.边界条件：通过图解和实际工程案例，讲解边界条件在物理模型中的作用，如无流边界、狄利克雷边界等。2.2.线性方程的解析解法2.2.1. 直接解法：分离变量法及行波变换法2.2.2. 间接解法：积分变换法实战演练：分离变量法求固结方程的解析解2.3.非线性方程的解析解法2.3.1. 直接解法：双线性方法2.3.2. 间接解法：反散射变换实战演练：双线性方法求KdV方程的解析解2.4.线性与非线性方程的数值解法2.4.1. 有限差分法2.4.2. 有限单元法2.4.3. 谱方法实战演练：时间分布Fourier方法求Boussinesq方程的数值解 Python及神经网络构建基础 3. Python基本指令及库3.1.Python基础：通过交互式编程环境，教授Python基础，包括数据类型和逻辑运算等。3.2.科学计算库：介绍Numpy和Matplotlib，并讲授如何使用它们进行科学计算和数据可视化。实战演练：基于简单Numpy指令解决岩石图像分类问题3.3.神经网络构建：通过简单的实例，如使用Numpy构建感知机，教授神经网络的基本概念。3.4.深度学习框架：通过Tensorflow和Pytorch的实例，教授如何构建和训练用于岩土工程问题的深度学习模型。实战演练：基于Pytorch模块求解渗透系数及其影响因素间关系的量化模型。 数据—物理双驱动神经网络 4. 深度学习基本原理与数据—物理双驱动神经网络4.1.深度学习基础4.1.1. 神经元及激活函数4.1.2. 前馈神经网络与万能逼近定律4.1.3. 多种深度神经网络4.1.4. 自动微分方法4.1.5. 深度神经网络的损失函数4.1.6. 最优化方法4.2.数据—物理双驱动神经网络方法4.2.1. 物理信息神经网络（PINN）的工作原理及应用介绍4.2.2. 深度算子网络（DeepONet）的工作原理及应用介绍4.2.3. 物理深度算子网络（PI-DeepONet）的工作原理及应用介绍实战演练：利用DeepXDE框架解决饱和土体的固结问题 案例实践论文复现 5. 动手实践：论文复现论文实例解读与实战（一）：PINN模型在固结问题中的应用Ø 神经网络架构的选择与设计Ø 固结方程作为约束的损失函数设计Ø 训练及预测Ø 构建并训练一个固结问题的PINN模型Ø 硬约束边界条件论文实例解读与实战（二）：PINN模型在非饱和渗透模拟中的应用Ø PINN的改进—PECANN模型Ø 损失函数的设计：数据拟合项与物理定律项的平衡Ø 训练数据的生成：合成数据与实验数据（多保真PINN模型）Ø PINN用于非饱和渗透模拟的优势（不确定性问题）论文实例解读与实战（三）：PINN模型在非线性波动方程中的应用Ø Boussinesq方程与Camassa-Holm方程的数值求解难点Ø PINN的改进—MPINN模型Ø PINN的优势、劣势及未来发展方向
岩土工程智能计算：从PINN代码复现到GPT/量子融合创新 基础入门与工具准备 1. 岩土工程中的偏微分方程（课前预习资料，针对性讲解）1.1. 渗流方程1.2. 热传导方程1.3. 固体力学基础1.3.1. 平衡方程1.3.2. 线弹性本构1.3.3. 超弹性本构1.3.4. 塑性本构2. 偏微分方程数值解2.1. 有限差分法原理2.2. 有限单元法原理2.3. 实战演练：使用COMSOL软件求解渗流PDE和弹塑性模型，保存数据。2.4. 实战演练：Abaqus弹塑性模型建模与数据后处理 2.4.1理论基础：线弹性和弹塑性模型的核心概念（几何建模、材料属性定义、边界条件设置、屈服准则、硬化法则） 2.4.2建模实践：在Abaqus中建立弹塑性模型 2.4.3求解与数据导出：模型求解与结果数据的导出方法2.4.4后处理与分析：弹塑性行为的可视化与数据提取技巧3. Python编程基础3.1. Python编程基础3.2. 常用科学计算库：Numpy和Scipy3.3. 如何在Linux服务器上运行python程序 数据驱动机器学习和物理数据双驱动机器学习PINN 4. 数据驱动深度神经网络4.1 神经元及激活函数4.2 前馈神经网络与万能逼近定律4.3 自动微分方法4.4 深度神经网络的损失函数4.5 最优化方法4.6. 实践：基于Pytorch与Tensorflow建立深度神经网络模型并调优5. 深度学习进阶5.1 CNN模型的基本原理与案例（图像识别）5.2 RNN的时序数据建模基础（时序预测）5.3 GNN的基本理论和案例（非结构化数据）5.4 RL强化学习的基本理论和案例6. 物理数据双驱动神经网络 PINN (Physics-informed neural network)Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations6.1. 物理数据双驱动网络的开创性论文导读介绍6.1.1. 采样点策略6.1.2. 偏微分方程的余量计算6.1.3. 损失函数的构建6.1.4. 统一的正分析与反分析6.2. 实践：开创性论文的代码复现6.2.1. tensorflow版本与pytorch版本6.2.2. 神经网络、损失函数的选择与设计 PINN进阶与论文代码复现 7. 论文与代码复现：深度能量法深度能量/深度里兹法物理数据双驱动网络 Deep energy method/Deep Ritz method，DEM，DRM中科院一区TOP数值计算顶刊CMAME：An energy approach to the solution of partial differential equations in computational mechanics via machine learning: Concepts, implementation and applications7.1. 论文介绍与导读7.1.1. 采样点与积分点7.1.2. 偏微分方程的深度能量计算7.2. 实践：代码复现7.2.1. 神经网络、损失函数的选择与设计7.2.2. 岩土工程相关的偏微分方程求解8. 论文与代码复现：渗流固结问题PINN解决岩土工程中的渗流固结问题中科院一区顶刊Géotechnique 论文复现，A physics-informed data-driven approach for consolidation analysis8.1. 太沙基固结理论8.2. 基于PINN的岩土固结问题正分析8.3. 基于PINN的岩土固结问题反分析8.4. 实践：代码复现8.4.1. 训练数据的生成8.4.2. 噪音的生成与调节8.4.3. 神经网络的设计8.4.4. 岩土固结微分方程的PDE损失函数8.4.5. 岩土固结微分方程的初始条件和边界条件损失函数8.4.6. 双驱动方法求解岩土固结问题的调参和优化9. PINN解决岩土工程中的固体力学问题中科院一区TOP数值计算顶刊CMAME：A physics-informed deep learning framework for inversion and surrogate modeling in solid mechanics9.1. 岩土工程中的线弹性问题9.2. 岩土工程中的超弹性问题9.3. 岩土工程中的弹塑性问题9.4. 实践：代码复现9.4.1. 神经网络的设计9.4.2. 计算数据的生成9.4.3. 双驱动神经网络的训练9.4.4. 岩土工程中的迁移学习与代理模型 PINN进阶：论文代码复现 10. PINN解决岩土工程中的固体力学问题，进阶中科院一区TOP数值计算顶刊Computers and Geotechnics: A Comprehensive Investigation of Physics-Informed Learning in Forward and Inverse Analysis of Elastic and Elastoplastic Footing10.1. Footing问题背景与Ritz方法（正问题）10.1.1问题背景：Footing问题的物理意义与工程应用10.1.2数学模型：Footing问题的数学描述与控制方程10.1.3 Ritz方法：Ritz方法在正演建模中的应用与实现10.1.4 PINN框架：论文中PINN实现的核心思路与框架解读10.2. Footing问题的逆问题求解10.2.1 损失函数构建：PINN中物理驱动损失函数的设计与实现10.2.2 自适应采样：自适应采样方法的原理与实现细节10.2.3 指数加速：逆问题求解中的指数加速技术10.2.4 代码复现与结果分析：代码实现与结果分析（数据集大小、高斯噪声的影响）11. 小孔扩张问题复现11.1.问题背景：小孔扩张问题的物理意义与数学模型11.2 Parsimonious Loss Function：Parsimonious Loss的理论背景、优势及其与传统损失函数的对比分析11.3 无标签数据正向求解：线弹性与弹塑性模型的无标签数据正向求解流程11.4 Parsimonious PINN应用：Parsimonious PINN在小孔扩张问题中的实现与代码复现/敏感性分析12. DeepSeek生成PINN代码解决瞬态问题12.1 什么是DeepSeek大模型12.2. DeepSeek大模型生成PINN代码求解瞬态热传导12.2.1. Prompt与任务分解12.2.2. 代码运行、可视化和Debug12.3. ChatGPT大模型生成PINN代码求解瞬态热传导12.3.1. Prompt与任务分解12.3.2. 代码运行、可视化和Debug 量子计算融合创新与未来展望 13. PINN vs. FEM/FDM13.1 PINN可以打败FEM么?论文精讲13.2 PINN可以替代传统的线性方程求解器么？论文精讲13.3 有限差分法转化为神经网络，nature 子刊精讲14. Nature子刊和量子计算14.1. PINN的优势与缺点，将来发展方向14.2. PINN论文创新点怎么找14.3. PINN与传统数值方法的深度融合14.4. 发表在Nature子刊上的PINN论文14.5. GPT在岩土工程中的应用，量子计算的潜力
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 2. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 3. 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 4. 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 2. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 3. 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 4. 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 2. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 3. 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 4. 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 2. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 3. 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 4. 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
超表面逆向设计与应用 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作 1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作 2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 第二部分 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析 1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析 2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析 3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析 4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 第四部分 10.FDTD逆向设计基础入门 10.1 lumopt基本介绍 10.2 FDTD与Python环境配置 10.3 伴随法与拓扑优化介绍 10.4 梯度下降算法以及遗传算法介绍 第五部分 11.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分 12.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文 （四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
超表面逆向设计与应用 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作 1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作 2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 第二部分 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析 1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析 2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析 3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析 4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 第四部分 10.FDTD逆向设计基础入门 10.1 lumopt基本介绍 10.2 FDTD与Python环境配置 10.3 伴随法与拓扑优化介绍 10.4 梯度下降算法以及遗传算法介绍 第五部分 11.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分 12.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文 （四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
超表面逆向设计与应用 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作 1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作 2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 第二部分 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析 1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析 2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析 3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析 4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 第四部分 10.FDTD逆向设计基础入门 10.1 lumopt基本介绍 10.2 FDTD与Python环境配置 10.3 伴随法与拓扑优化介绍 10.4 梯度下降算法以及遗传算法介绍 第五部分 11.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分 12.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文 （四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
超表面逆向设计与应用 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作 1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作 2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 第二部分 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析 1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析 2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析 3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析 4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 第四部分 10.FDTD逆向设计基础入门 10.1 lumopt基本介绍 10.2 FDTD与Python环境配置 10.3 伴随法与拓扑优化介绍 10.4 梯度下降算法以及遗传算法介绍 第五部分 11.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分 12.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文 （四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
超表面逆向设计与应用 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作 1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作 2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 第二部分 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析 1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解 7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析 2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解 第三部分 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析 3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析 8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析 4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析 9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 第四部分 10.FDTD逆向设计基础入门 10.1 lumopt基本介绍 10.2 FDTD与Python环境配置 10.3 伴随法与拓扑优化介绍 10.4 梯度下降算法以及遗传算法介绍 第五部分 11.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 第六部分 12.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文） （二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文) （三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文 （四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文） （五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模 【专题一：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 】 【专题二： 生成式AI驱动的高分子材料研发与应用】 【专题三：abaqus复合材料建模技术与应用】 详询： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fv-QcIZwivgcGIrpkIWu-bw&urlrefer=df0d43a14cea1e9073ca222821597a38 可加关注 VX公众号：分子动力学学术交流 【加关后有企业VX联系方式，您可详细咨询】
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基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模 【专题一：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 】 【专题二： 生成式AI驱动的高分子材料研发与应用】 【专题三：abaqus复合材料建模技术与应用】 详询： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fv-QcIZwivgcGIrpkIWu-bw&urlrefer=df0d43a14cea1e9073ca222821597a38 可加关注 VX公众号：分子动力学学术交流 【加关后有企业VX联系方式，您可详细咨询】
基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模 【专题一：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 】 【专题二： 生成式AI驱动的高分子材料研发与应用】 【专题三：abaqus复合材料建模技术与应用】 详询： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fv-QcIZwivgcGIrpkIWu-bw&urlrefer=df0d43a14cea1e9073ca222821597a38 可加关注 VX公众号：分子动力学学术交流 【加关后有企业VX联系方式，您可详细咨询】
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AI-有限元融合的复合材料多尺度建模于性能预测前沿技术+生成式AI 尊敬的老师，您好： 将举办“AI-有限元融合的复合材料多尺度建模于性能预测前沿技术+生成式AI驱动高分子材料研发+abaqus复合材料建模”专题，冒昧打扰，还请海涵~烦请查看，您看下您或者您的学生是否能用到： 【专题一：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 】 【专题二： 生成式AI驱动的高分子材料研发与应用】 【专题三：abaqus复合材料建模技术与应用】 详询： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%2Fv-QcIZwivgcGIrpkIWu-bw&urlrefer=df0d43a14cea1e9073ca222821597a38
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战 基础篇：COMSOL入门 1. 多物理场耦合基础理论 (1) 多物理场耦合的定义与应用领域 (2) 耦合类型：强耦合与弱耦合 2. COMSOL单物理场建模基础理论 (1) COMSOL建模流程：几何建模、物理场模块设置、网格划分、求解与后处理 (2) 常见的边界条件与加载类型 (3) PDE模块使用及技巧 3. COMSOL多物理场耦合建模基础理论 4. COMSOL单物理场建模基础实操：简单几何建模与热传导仿真 (1) 几何建模工具的使用 (2) 实现简单的热传导仿真 COMSOL多物理场耦合建模基础实操：固体力学与热传导耦合 (1) 实现固体力学与热传导的耦合分析 数据后处理与结果分析 进阶篇：多孔介质力学与COMSOL应用 1. 多孔介质力学基本理论 (1) 多孔介质内部流动与变形耦合（流固耦合渗流/孔隙弹性理论） (2) 多孔介质热流固耦合分析 2. COMSOL中多孔介质耦合模型建模方法 (1) 多孔介质模型（多孔介质模块）的建模 (2) 多孔介质内部多物理场耦合模型的建模 3. 多孔介质在能源和资源领域中的应用 (1) 多孔介质在强化传热中的应用（热流耦合） (2) 多孔介质在地热开采/CCUS等问题（热流固耦合）中的应用 4. 多孔介质力学仿真基础实操 (1) COMSOL多孔介质模块的使用 (2) 流固耦合案例分析 5. 多孔介质多场耦合仿真实操 (1) 热流耦合案例分析 (2) 热流固耦合案例分析 进阶篇：电化学多场耦合与锂离子电池仿真 1. 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力三场耦合模型 (4) 电化学-热-流-力四场耦合模型 (5) 电化学-热-力-副反应耦合模型 2. COMSOL中多物理场耦合模型建模基本方法 (1) P2D电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 多物理场的建模 3. 电化学多物理场耦合模型的应用 (1) 锂离子电池结构仿真分析 (2) 电化学-热-力-副反应耦合电池使用寿命分析 4. 锂离子电池结构仿真实操 (1) COMSOL中多物理场模块的使用 (2) 锂离子电池极耳分布对电极应力影响 5. 锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化 高阶篇： 人工智能与COMSOL联合仿真优化 1. 人工智能与机器学习基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念 (2) 机器学习算法简介 2. COMSOL与人工智能的结合方法 (1) COMSOL仿真数据的导出与处理 (2) 数据的预处理与特征提取 (3) 数据的机器学习、模型训练和验证 3. COMSOL与PyCharm软件（Python）的结合使用实操 (1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 4. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 5. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 电池管理技术概述 电池的工作原理与关键性能指标 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 人工智能的发展 机器学习的关键概念 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 荷电状态估计方法概述 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 人工智能在电池健康状态估计中的应用 健康状态估计方法概述 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法 图片 人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 寿命预测和衰后行为预测方法概述 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法 图片图片 人工智能在电池热失控预警中的应用 电池热失控预警方法概述 数据集介绍 LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法 人工智能在其他电池管理中的应用 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果
ABAQUS复合材料建模技术与应用-18期 ABAQUS复合材料建模技术与应用（18期）实例1.复合材料层合结构热-力耦合算例（实例）2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例）3.VCCT方法入门（实例）4.Cohesive方法入门（实例）5.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟（实例）6.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟（实例）7.复合材料加筋板的压溃分析（实例）8.复合材料层合板剪切失效模拟（实例）9.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）10.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）11.复合材料加筋板自由振动分析(实例）12.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算（实例）13.高速冲击模拟（实例）14.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程（实例）15.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析（实例）16.复合材料损伤分析（实例）1. 送软件工具：提供用于个人练习使用的Win版本软件安装（一次）。2. 送录播回放：提供用于个人学习完再复习使用的无限次录播回放。3. 给交流平台：提供用于学习交流的微信群。4.凡参加本次专题课程学员后期可免费再参加一次本专题；5. 理论筑基：由国家重点高校老师由浅入深得讲授各个模块要点难点、用到的方法，为实现后续的仿真分析加强理论依据。6. 实践为本：由组内最擅长软件操作的讲师详细讲授各个模块模拟实现各种算例的过程、模拟结果的分析，为实际课题与论文增添仿真色彩。大纲 时间 主要内容 第一天 1. ABAQUS复合材料建模基础1.1.ABAQUS软件简介与基本操作1.2.几何建模与物理参数设定、网格剖分技术1.3.复合材料层结构建模方法（壳单元、连续壳单元及多层实体单元）1.4.静力分析中强度准则和损伤判据1.5.数据输入与输出操作及结果解读1.6.复合材料层合结构热-力耦合算例（实例） 2. 断裂力学与与损伤分析2.1.断裂力学基础理论2.2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例）2.3.VCCT方法入门（实例）2.4.Cohesive方法入门（实例） 第二天 3. 断裂力学与损伤分析3.1.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟（实例）3.2.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟（实例）4. 复合材料加筋板静载荷分析与承载能力预测4.1.复合材料加筋板的压溃分析基本理论4.2.复合材料加筋板的压溃分析（实例）4.3.复合材料加筋板剪切失效测试案例解析4.4.复合材料层合板剪切失效模拟（实例） 第三天 5. 特殊复合材料建模与分析5.1.复合材料损伤失效行为的多尺度分析概述5.2.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）5.3.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）6. 复合材料冲击与动态响应6.1.结构动力学基础理论与ABAQUS动力学分析工具6.2.复合材料加筋板自由振动分析(实例）6.3.低速冲击理论与冲击后剩余压缩强度实验方法6.4.复合材料冲击损伤模型与仿真流程6.5.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算（实例）6.6.高速冲击问题概述与模拟策略6.7.高速冲击模拟（实例） 第四天 7. 高级编程与二次开发7.1.工程材料本构关系与损伤模型简介7.2.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程（实例）7.3.ABAQUS接口子程序（UMAT、USDFLD等）原理与应用7.4.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析（实例）7.5.复合材料损伤分析（实例）8. 论文写作与科研指导8.1.复合材料仿真计算文章（SCI）案例解析8.2.SCI 论文撰写规范与创新思路8.3.航空航天复合材料发展趋势与创新研究展望8.4.算例补充与论文写作互动环节 讲师由全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校教授及团队成员讲授。在国内外重要杂志发表论文二十余篇，曾先后主持和参与完成国家专项、国家自然科学基金、省基金项目二十余项；拥有20余年复合材料结构有限元数值模拟经验，在复合材料有限元力学分析设计、复合材料断裂和损伤过程的数值模拟和实验研究等方面具有深厚的造诣。
ABAQUS复合材料建模技术与应用-18期 ABAQUS 复合材料建模技术与应用（18期） 实例1.复合材料层合结构热-力耦合算例（实例） 2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例） 3.VCCT方法入门（实例） 4.Cohesive方法入门（实例） 5.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟（实例） 6.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟（实例） 7.复合材料加筋板的压溃分析（实例） 8.复合材料层合板剪切失效模拟（实例） 9.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术（实例） 10.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术（实例） 11.复合材料加筋板自由振动分析(实例） 12.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算（实例） 13.高速冲击模拟（实例） 14.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程（实例） 15.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析（实例） 16.复合材料损伤分析（实例）
ABAQUS复合材料建模技术与应用-18期 ABAQUS 复合材料建模技术与应用（18期） 实例1.复合材料层合结构热-力耦合算例（实例） 2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例） 3.VCCT方法入门（实例） 4.Cohesive方法入门（实例） 5.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟（实例） 6.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟（实例） 7.复合材料加筋板的压溃分析（实例） 8.复合材料层合板剪切失效模拟（实例） 9.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术（实例） 10.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术（实例） 11.复合材料加筋板自由振动分析(实例） 12.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算（实例） 13.高速冲击模拟（实例） 14.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程（实例） 15.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析（实例） 16.复合材料损伤分析（实例）
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） u ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 u 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 u ABAQUS二次开发框架搭建 u 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 u TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 u 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法 多尺度建模与数据生成方法 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 u 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 u 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） u 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 u 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） u 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 u 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） u ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料） 深度学习模型构建与训练 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 u 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 u 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 u 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 u 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 u 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） u 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型 迁移学习与跨领域应用 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 u 迁移学习神经网络模型的搭建 u 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 u 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 u 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 u 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
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