AI融合有限元做复合材料多尺度建模，性能预测前沿技术解读

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发

专题二：abaqus复合材料建模技术与应用

复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、压缩拉伸剪切、静力失效分析、分层和界面损伤、层合结构的热-力耦合分析、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。

专题三：生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等

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. 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

一、讲师介绍：  

讲师来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，计算力学博士，主要研究方向：深度学习加速的FEA、多尺度分析方法、结构逆向设计等；以第一作者于Composites Science and Technology、CMAME、CS等TOP期刊发表论文多篇，授权发明专利3项。

二、培训特色：

1. 多尺度建模技术融合：不仅涵盖了复合材料从微观到宏观的多尺度建模理论，还特别强调了有限元方法与神经网络建模的融合，提供了全面的视角来理解建模中的多尺度问题。

2. 工业级科研工具链实战：以ABAQUS二次开发为核心，集成PyCharm调试、PowerShell任务调度、TensorBoard可视化，构建接近工业场景的自动化仿真-学习流水线。

3. 技术深度与广度：从复合材料均质化理论和有限元建模开始，到更高级的神经网络建模、深度学习和迁移学习，逐步深入，确保学员能够掌握不同复杂度的技术。

4. “物理+数据”双引擎驱动：突破纯数据驱动模型的“黑箱”局限，将Hashin准则、周期性边界条件等物理规则嵌入神经网络（如PINN），提升模型可解释性与外推能力。

5. 端到端系统交付能力培养：最终实践环节封装“参数化建模→仿真→预测”流程为独立系统，输出GUI界面或API接口，衔接学术成果与工业落地。  

三、时间地点：  

2025年04月19日-04月20日     在线直播（授课两天）

2025年04月26日-04月27日     在线直播（授课两天）

四、报名费用：

每人￥4500元（含报名费、培训费、资料费）

2025年03月28日前报名缴费可享受400元早鸟价优惠

老学员或两人（含）以上团报可享受每人额外200元优惠

费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科万维智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；

五、增值服务：

1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；

2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；

3、凡参加本次专题课程学员后期可免费再参加一次本专题课程；

3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《智能复合材料应用工程师》专业技能结业证书；

六、联系方式：

官方联系人:崔老师  微信：  您扫码直接添加企业微信即可咨询

电话：13641304579   公众号：研而有信er  

官方网址：www.hdpaii.com

【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。

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