作为材料科学在读研究生，实验室日常就是和有限元、聚合物、复合材料打交道…最近偷偷参加了几个AI+材料的培训，真的打开新世界大门！忍不住来分享干货👇
✨AI有限元专题：
导师总说多尺度建模难？这次终于搞懂了！从ABAQUS二次开发到Python批量仿真，还有物理神经网络PINN应用，直接把复合材料性能预测精度拉满～最喜欢的是用ResNet做跨尺度特征提取，论文idea这不就来了！
🤖AI聚合物方向：
用AI设计高分子
太太
太酷了！用GAN生成新聚合物结构、BERT预测性能，甚至自己搭了工作流筛选耐热材料～原来Polymer Genome这些数据库能这样用，瞬间感觉科研效率翻倍！
🏗智能水泥基实战：
本以为传统材料很难创新，结果MLP、XGBoust预测强度、GAN生成数据一套连招直接惊呆…复现了两篇SCI顶刊的方法，连SHAP可解释性分析都包了，导师还以为我开了挂！
🔩增材制造与AI融合：
金属3D打印总遇到缺陷？这次学了用PINN构建温度场模型，居然能用物理定律替代缺失数据！还有ExaCA晶体模拟+AI预测晶粒结构，隔壁课题组的博士都跑来问思路～
⚙结构疲劳与健康监测：
最硬核的来了！用红外热像测疲劳损伤，用CNN-LSTM分析热序列预测裂纹，连车架焊缝寿命都能算～拿MATLAB跑耗散能分离算法的时候，感觉自己在拍科幻片！
详细查看 ：某公某号： 研而有信er
https://mp.weixin.qq.com/s/2OluGNH6iFJqr3drLeGokQ

专题一：基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术
融合AI算法与可靠性工程，涵盖疲劳理论、智能代理模型与不确定性量化。通过ANSYS与Python实战，完成参数优化、可靠性评估到航空叶片寿命预测全流程，实现可靠性约束下的结构轻量化与多目标优化。
专题二：数据驱动智能故障诊断技术应用与实践
聚焦数据驱动故障诊断，涵盖振动信号分析、特征学习与深度学习。通过轴承故障识别、寿命预测等案例，掌握1D-CNN、LSTM及迁移学习技术，解决小样本、跨工况难题，提升诊断可靠性。
专题三：金属结构疲劳寿命与健康监测技术
以能量法为核心，讲授疲劳寿命预测与红外热像监测技术。通过ABAQUS和MATLAB实战，实现能耗散分析与裂纹预测，并融合CNN-LSTM模型，构建从局部损伤到系统级寿命的评估框架。
专题四：基于AI有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测技术
聚焦AI与有限元融合的多尺度分析，涵盖RVE参数化建模、损伤准则与二次开发。通过搭建DNN、CNN及PINN模型，实现复合材料等效性能快速预测，并利用迁移学习突破跨材料体系预测。
专题五：聚合物及复合材料AI应用
覆盖聚合物材料的AI设计与性能预测。从特征工程到机器学习与深度学习，实战演练应力应变预测、生成式设计及高通量筛选，并利用SHAP等进行可解释分析，驱动材料逆向设计。
详查：某公某号：研而有信er