基于AI+ABAQUS二次开发的三维复合材料弹塑性、损伤本构模型与有限元分析研究
★ 目录 ★
专题一 | （详情内容点击上方名称查看） 2025年07月12日-07月13日 2025年07月19日-07月20日 在线直播（授课四天） |
专题二 | （详情内容点击上方名称查看） 2025年07月05日-07月06日 2025年07月12日-07月13日 在线直播（授课四天） |
专题三 | （详情内容点击上方名称查看） 2025年07月25日-07月27日 2025年08月02日-08月03日 在线直播（授课五天） |
☆培训对象
材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
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培训讲师
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水泥基复合材料讲师
由来自全国知名高校教授/博导，国家级青年人才带领团队讲授。长期从事机器学习与智能复合材料与结构的研究与开发，近两年以第一/通讯作者发表SCI论文20余篇，包括多个中科院一区TOP期刊发表高水平论文。发表论文谷歌引用次数超过3000次，h-index为27。团队导师担任省内力学学会理事、SCI期刊Nano Materials Science和Buildings青年编委和Frontiers in Materials客座编辑，以及超过70个SCI期刊的长期审稿人。
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AI复合材料讲师
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，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。
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。
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培训大纲
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
目录 | 主要内容 | |
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 ☆ ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） ☆ ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 ☆ 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 ☆ ABAQUS二次开发框架搭建 ☆基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 ☆ TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 ☆ 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 | 1. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 1.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 1.2.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） 1.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 1.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 1.5.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 ☆ 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 ☆ 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） ☆ 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 ☆ 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） ☆ 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 ☆ 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） ☆ 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 | 1. 深度学习模型设计： 1.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 1.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 1.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 1.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 1.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 1.6.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 ☆ 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 ☆ 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 ☆ 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 ☆ 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 ☆ 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） ☆ 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 | 1. 迁移学习理论深化 1.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 1.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 1.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 1.4.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 ☆ 迁移学习神经网络模型的搭建 ☆ 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 ☆ 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 ☆ 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 ☆ 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 | |
☆部分案例图示：
机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践
目录 | 主要内容 | |
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 | |
课程总结与未来展望 Ø 课程重点回顾 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 | ||
☆部分案例图示：
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培训特色
水泥基复合材料专题
1、跨学科前沿融合：聚焦材料科学中的实际痛点（如强度预测、性能优化），通过算法驱动研究创新，为学员提供交叉学科研究的系统性方法论。
2、全流程实战导向：以“数据→模型→应用→论文”为主线，覆盖复合材料研究的全流程
数据层面：从数据采集、预处理到特征工程，结合纳米材料增强案例详解数据优化策略；
模型层面：从基础回归模型（线性/多项式回归）到高级技术（集成学习、神经网络、PINNs、GAN），通过真实数据集（如水泥基复合材料力学性能）对比不同模型的优劣；
应用层面：结合PyTorch、Optuna等工具实现模型构建、调参与优化，并通过SHAP解释模型决策逻辑，提升结果可信度；
成果转化：复现两篇顶刊SCI论文，解析实验设计、超参数调整与可视化方法。
3、技术深度与广度：涵盖经典机器学习（SVM、随机森林）、自动化调参（XGBoost、LightGBM）、深度学习（MLP、GAN）、物理信息神经网络（PINNs）等多元技术；针对复合材料特性，如非线性力学关系、小样本数据，设计专项解决方案。
4、工具链与可解释性并重：引入工业级工具（PyTorch、Optuna）实现高效建模与超参数优化；强调模型透明性，通过SHAP值分析特征贡献度，助力结果的可解释性与学术说服力。
5、科研赋能与成果落地：提供顶刊论文复现模板，拆解实验设计、图表制作与写作逻辑；探讨机器学习在复合材料中的未来趋势，引导学员规划长期研究方向。
AI复合材料专题
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。
来源：有限元先生
