【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】
实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分
实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））
实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）
实践4：基于预训练模型的迁移学习
实践5：端到端复合材料性能预测系统开
【专题二：人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践】
【专题三智能融合：增材制造多物理场AI建模与工业应用实战】
https://mp.weixin.qq.com/s/TTBtJLUlL0fgqH9-9SuG-w
【专题四：金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术专题】（融合能量法、红外热像技术与深度学习的前沿实践）：涵盖疲劳机理、能量耗散模型、有限元仿真（ABAQUS）、红外热像技术、热-力信号分离、MATLAB数据处理、深度学习（CNN-LSTM混合模型）、裂纹智能预测、系统级寿命评估、多源信息融合、可靠性分析与优化（RBDO）、工业案例实战（焊接接头、车架焊缝、密封系统等）
https://mp.weixin.qq.com/s/-2XmOsVY2BtEWgVzumQ23A
详询：某公地呀，某号地呀：研而有信er

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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