全球瞩目！65岁物理教授携多尺度大模型斩获诺奖级发现！打破仿真领域世纪难题！_Fluent_Abaqus

全球瞩目！65岁物理教授携多尺度大模型斩获诺奖级发现！打破仿真领域世纪难题！

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前沿速览

流体力学，作为研究流体运动规律的基础学科，在航空航天、能源环境、生物医学等领域扮演着至关重要的角色。然而，传统流体力学仿真方法，如计算流体动力学（CFD），面临着高计算成本、复杂模型构建以及对湍流等复杂现象模拟精度不足等挑战。近年来，人工智能（AI）和深度学习的迅猛发展，为流体力学仿真带来了革命性的变革，开启了智能化仿真的新篇章。

AI与深度学习技术，凭借其强大的数据处理能力、非线性拟合能力以及特征提取能力，为流体力学仿真带来了以下突破：

加速仿真计算：深度学习模型可以学习流体力学方程的解算子，建立高效的代理模型，替代部分或全部CFD计算，实现仿真速度的指数级提升，为实时仿真和优化设计提供可能。

提升模拟精度：深度学习可以融合物理规律和数据驱动，构建物理信息神经网络（PINN），提高对湍流等复杂流动现象的模拟精度，突破传统方法的局限性。

实现数据同化与预测：深度学习可以融合实验数据、观测数据和仿真数据，实现数据同化，提高仿真精度，并基于历史数据进行流场预测和趋势分析。

AI与深度学习的引入，正在推动流体力学仿真向智能化、高效化、精准化方向发展，为航空航天器设计、风力发电优化、心血管疾病研究等领域带来前所未有的机遇。

作为2025年最值得期待的技术！AI驱动的流体力学仿真资料与学习途径少之又少！

随着工业制造、航空航天、汽车工程与土木结构等领域对高性能、轻量化结构设计需求的迅猛增长，结构拓扑优化技术已成为现代工程设计的重要手段之一。然而，传统的结构拓扑优化方法通常基于迭代式数值计算，如有限元法与遗传算法，这类方法存在计算成本高、收敛效率低、且设计自由度有限等问题，难以高效处理日益复杂的结构优化任务。近年来，人工智能尤其是深度学习（Deep Learning）方法的迅速崛起，为解决这些难题提供了崭新的视角和强大的工具。深度学习技术凭借强大的数据特征提取与泛化能力，能够显著提升结构拓扑优化中的性能预测精度与设计效率。其中，以多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、反卷积神经网络（DCNN）和全卷积神经网络（U-Net）等前馈模型为代表的深度学习方法，在拓扑结构性能预测、拓扑反向设计、加速拓扑优化计算等方面表现出突出优势。此外，基于生成模型的变分自动编码器（VAE）与串联神经网络（TNN），更为复杂的拓扑优化问题提供了灵活而精准的解决方案，尤其适用于高维数据的降维与潜空间探索，以实现多目标的精细化设计。

随着工程问题的复杂性日益增加，传统结构力学分析方法在处理多物理场耦合、非线性行为和高维数据时面临计算效率与精度的双重挑战。人工智能（AI），特别是深度学习技术的迅猛发展，为结构力学与仿真领域带来了革命性机遇。物理信息神经网络（PINN）、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等前沿算法正在重塑偏微分方程（PDE）求解、结构优化和参数反演的范式，为智能设计与高效仿真开辟了新路径。

2025热门专题

专题一：人工智能驱动的流体力学仿真

专题二：深度学习拓扑优化

专题三：深度学习PINN

专题四：人工智能助力结构力学应用与仿真

专题一：人工智能驱动流体力学仿真专题

学习目标

1.掌握流体力学仿真技术与深度学习的结合学员将理解并掌握计算流体力学（CFD）与深度学习的基本原理，并通过实操案例，了解如何使用Python等工具将深度学习模型应用于流体力学仿真中，解决复杂的流动问题。

2.深入理解DeepSeek在流体力学中的应用作为一种大模型技术，DeepSeek能够提升流体仿真和预测技术的开发效率。学员将通过具体案例，学习如何将DeepSeek与CFD方法结合，提高流体力学问题的求解效率和结果的精确性。

3.熟悉多种AI技术在流体力学中的应用培训中将介绍多种AI技术，如物理信息神经网络（PINN）、深度强化学习、图神经网络（GNN）等，并深入剖析其在流体力学问题中的应用，帮助学员拓宽技术视野。

4.掌握OpenFOAM与ANSYS Fluent仿真平台的使用与优化通过对OpenFOAM和ANSYS Fluent的实操教学，学员将能够熟练配置和使用这两种流体仿真工具，理解其架构和功能，并通过与深度学习模型的结合，提升仿真效率和精度。

5.深入了解高保真流场重建与扩散模型的应用学员将学习并实践如何利用扩散概率模型和神经网络进行高保真流场重建，探索深度学习在流体动力学中的最新应用。

6.通过实战项目掌握智能流体力学技术应用通过结合U-Net、GNN、PINN等深度学习模型，学员将在课程的最后掌握如何应用这些技术解决真实的流体力学问题，并能够独立开发相关智能流体力学应用项目。

7.培养学员的综合创新能力课程注重理论与实践的结合，学员将通过项目实战和算法剖析，培养解决复杂流体力学问题的创新思维，并具备在真实工程环境中应用深度学习与仿真技术的能力。

通过本课程的学习，学员将具备智能流体力学领域的核心技能，能够有效地将数据驱动方法与物理仿真技术结合，解决复杂的流动问题，并为未来的科研与工程项目打下坚实的技术基础。

讲师介绍

人工智能驱动流体力学仿真主讲老师：来自国内顶尖985院校应用数学、计算数学、材料科学和流体力学专业，擅长应用数学、物理信息模型、机器学习建模与深度学习技术驱动交叉学科研究。近年来发表SCI论文12篇。研究方向包括：理论流体力学、智能材料、智能流体力学的量子计算、数据驱动的流体力学、流体力学的核函数方法、仿真实验分析等。

人工智能驱动流体力学仿真大纲内容

第一天：流体力学与数据驱动方法结合的基础与应用

1.数据驱动方法

a.传统CFD与生成式AI结合的意义探讨如何通过结合生成对抗网络（GAN）来生成湍流数据，优化流体仿真。

b.使用Python处理CFD数据的具体方法与技巧通过实际代码讲解，展示如何利用Python进行CFD数据的处理与分析。

c.使用深度学习技术求解数值CFD问题介绍如何使用深度学习模型来求解复杂的CFD数值问题，提升计算效率与精度。

2.人工智能技术方法

a.有限体积法在CFD数值模拟中的应用讲解有限体积法的基本概念，并通过实操进行应用。

b.传统机器学习方法与流体力学结合的实际案例分享经典的机器学习算法如何应用于流体力学领域，解决具体问题。

c.流体力学中的相干结构识别与分析展示如何使用AI识别流体中的相干结构，并进行分析。

d.DeepSeek在流体力学中的应用示例讲解DeepSeek技术如何为流体力学提供解决方案。

e.流体力学中的降阶建模技术介绍如何使用降阶建模技术简化流体仿真，提高计算效率。

f.CFDBench大规模基准项目实践分析论文中的大规模CFD仿真项目，并进行源码实操。

第二天：物理信息神经网络（PINN）在流体力学中的应用与实践

1.物理信息神经网络（PINN）原理与应用

a.PINN的基本原理与模型结构通过论文解析和代码实操，深入讲解PINN的核心概念与结构。

b.使用PINN模型求解N-S方程模拟复杂流体问题利用PINN求解Navier-Stokes方程，模拟不同流体流动问题。

c.PINN结合数据驱动方法的解决方案探讨如何将数据驱动方法与PINN相结合，提升模型的解决能力。

2.PINN项目实战与算法剖析

a.PINN求解稳态与非稳态流动问题解析论文并通过实操，展示如何使用PINN处理稳态与非稳态流动问题。

b.湍流涡粘模型与PINN应用于翼型流动结合湍流涡粘模型与PINN技术，模拟翼型流动问题。

c.Turbulent-Flow-Net深度学习模型展示Turbulent-Flow-Net模型在湍流模拟中的应用与源码实现。

第三天：OpenFOAM与深度学习技术结合的流体仿真与优化

1.OpenFOAM仿真技术基础

a.OpenFOAM环境的安装与配置通过实际操作，教授如何在Linux环境下安装并配置OpenFOAM。

b.DeepSeek赋能OpenFOAM仿真示例演示如何结合DeepSeek技术，提升OpenFOAM仿真的精度与效率。

c.OpenFOAM框架结构与模块组成深入解析OpenFOAM的框架结构，帮助学员理解其各模块的作用与配置。

d.基于Paraview的流体仿真可视化分析方法学习如何使用Paraview进行CFD仿真结果的可视化分析。

e.OpenFOAM数据驱动、转化和交互方法介绍如何通过Python与OpenFOAM进行数据交互与转换，提升仿真结果的准确性。

f.在Linux平台的Python与OpenFOAM交互式实现方法详细介绍如何在Linux平台上实现Python与OpenFOAM的交互操作。

2.AI模型嵌入仿真系统

a.深入操作OpenFOAM进行流体仿真教授如何使用OpenFOAM进行复杂流体问题的仿真，并分析结果。

b.从仿真数据中提取关键特征进行分析展示如何从仿真结果中提取重要特征，并进行进一步分析。

c.神经网络模型与OpenFOAM仿真数据融合训练实战讲解如何将神经网络模型与OpenFOAM仿真数据结合，进行训练与优化。

d.深度强化学习与OpenFOAM的应用案例通过案例展示深度强化学习在OpenFOAM仿真中的应用，优化流体仿真过程。

第四天：ANSYS Fluent与AI算法在多物理场耦合中的应用

1.Fluent仿真与框架解析

a.ANSYS Fluent的安装与配置学习如何安装并配置ANSYS Fluent，准备进行流体仿真。

b.DeepSeek赋能ANSYS Fluent仿真示例演示如何使用DeepSeek技术在Fluent仿真中提升数据分析能力。

c.Fluent架构与功能模块剖析深入了解Fluent的架构与功能模块，帮助学员更好地使用Fluent进行仿真。

d.使用Python与ANSYS Fluent进行交互通过实操，展示如何利用Python与Fluent进行数据交互与分析。

2.Fluent数据仿真融合AI算法实战

a.Fluent立体数据的采集与分析教授如何采集并分析Fluent仿真中的三维数据。

b.使用Fluent数据训练神经网络模型进行流体力学预测结合Fluent仿真数据，训练神经网络进行流体力学问题的预测。

c.基于Fluent仿真数据与AI融合的实际应用案例分享基于Fluent仿真数据与AI融合的真实应用案例，展示其效果。

d.热-流耦合案例：使用AI预测流场温度分布通过LSTM模型，展示如何利用AI预测热流耦合问题。

第五天：深度学习与智能流体力学应用项目实战

1.基于U-Net的流体力学

a.U-Net网络结构及其深度学习原理介绍U-Net结构，并通过实操讲解其在流体力学中的应用。

b.流场数据的预处理与特征提取展示如何进行流场数据的预处理与特征提取，提升模型性能。

c.使用U-Net模型进行流场预测、重构与优化教授如何使用U-Net模型进行流场数据的预测与优化。

2.基于图神经网络（GNN）的流体力学

a.GNN原理及其在流体力学中的应用讲解图神经网络（GNN）的基本原理，并介绍其在流体力学中的应用。

b.基于GNN的流场预测与性能评估通过案例展示如何使用GNN进行流场预测，并评估其性能。

3.高保真流场重建与扩散模型

a.扩散模型的基本原理与应用讲解扩散模型的原理，并展示其在流场模拟中的应用。

b.扩散概率模型在翼型流动模拟中的应用探讨扩散概率模型如何用于翼型流动的模拟。

4.CNN算法在翼型周围流场中的快速预测方法

a.通过具体案例，讲解CNN在翼型周围流场预测中的应用。

5.神经网络在非稳定不可压缩流体动力学预测中的应用

a.展示神经网络如何应用于非稳定不可压缩流体动力学的预测。

6.基于卷积编码器-解码器的Transformer模型用于湍流数据驱动时空学习方法介绍如何结合Transformer和卷积编码器-解码器结构，进行湍流数据的时空学习。

专题二：深度学习拓扑优化专题

学习目标

本课程立足于当前拓扑优化领域的技术前沿，系统介绍如何利用深度学习方法与拓扑优化理论融合，通过详尽的理论讲解与软件实操，培养学生运用Python编程语言及TensorFlow深度学习框架搭建拓扑优化模型的能力。同时，课程辅以COMSOL Multiphysics有限元仿真软件进行结构拓扑数据的生成与验证分析，使学生深入理解从数据生成、深度模型构建与优化，到实际工程问题求解的全过程，为未来从事结构智能优化设计与研究工作奠定扎实基础。

本课程旨在介绍深度学习技术与结构拓扑优化理论的结合与应用，内容涵盖理论基础、方法原理和实际操作，系统讲解当前主流与前沿的深度学习拓扑优化方法。课程通过理论讲解与实践相结合，培养学生运用基于Python的Tensorflow深度学习框架解决结构拓扑优化问题的综合能力。

1、掌握深度学习的基本理论及其在结构拓扑优化中的应用方法。

2、能够熟练使用TensorFlow框架搭建并优化深度学习模型。

3、掌握拓扑结构的正向预测与反向设计的基本方法与实践技能。

4、具备运用变分自动编码器与串联神经网络进行多目标拓扑优化的能力。

讲师介绍

深度学习拓扑优化讲师简介：来自国家985重点高校，固体力学专业，在深度学习辅助的结构拓扑优化设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在CMAME、IJMS、ES等行业顶级期刊发表论文8篇以及其它国际知名期刊7篇，共计15篇，参编英文书籍1部，主持两项国家级项目，参与多项重点项目，担任M&D、JSV、IJAM和EML等多个杂志的审稿人。

深度学习拓扑优化专题大纲

专题一：深度学习与拓扑优化基础

专题主要介绍深度学习与结构拓扑优化的基础理论与核心概念，包括深度学习的基本框架、拓扑优化的理论基础、以及深度学习在拓扑优化领域的典型应用。同时，通过TensorFlow框架的实际操作，训练学生掌握深度学习模型搭建的基本流程，包括模型构建、训练、验证及测试等关键环节，并通过经典的MNIST数据集开展实操练习。

【理论内容】

1.深度学习概述

2.结构拓扑优化理论

3.常见的深度学习拓扑优化方法

4.前沿应用

【实操内容】（Python+Tensorflow）

1.Python中的Tensorflow深度学习框架实操

1.1什么是Tensorflow

1.2基于Tensorflow的深度学习模型建立范式

1.3训练、验证、保存与测试方式

2.基于MNIST数据集的深度学习模型预测

2.1 支持向量机

2.2 多层感知器

2.3 卷积神经网络

专题二：基于拓扑结构输入的特征预测

本专题聚焦于结构拓扑优化领域中正向预测的原理与方法，深入探讨多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和进阶模型（ResNet）的理论与应用。学生将学习拓扑构型数据集的生成方式，并通过构建多种深度学习模型，完成基于拓扑结构输入的结构性能预测任务，掌握从数据处理到模型训练与优化的完整流程。

【理论内容】

1.多层感知器（MLP）

2.卷积神经网络（CNN）

3.进阶模型ResNet

【实操内容】（Python+Tensorflow+Comsol+Matlab）

1.拓扑构型数据集生成方式

1.1拓扑规则

1.2基于Python的拓扑构型数据随机生成

2.基于拓扑输入的周期结构色散曲线预测

2.1周期结构的色散特性

2.2构建MLP预测模型

2.3构建CNN预测模型

2.4构建进阶ResNet模型

专题三：基于前馈深度学习模型的结构拓扑优化

本专题介绍如何利用前馈神经网络结构实现结构拓扑优化，重点包括反卷积神经网络（DCNN）与全卷积神经网络（U-Net）的理论原理与应用。通过构建基于DCNN与MLP的拓扑优化模型，学生将掌握如何解决目标驱动的结构生成问题。同时，课程还将介绍U-Net辅助的拓扑优化加速技术，帮助学生理解前沿模型在优化效率提升中的具体应用路径。

【理论内容】

1.反卷积神经网络（DCNN）

2.全卷积神经网络（U-Net）

【实操内容】（Python+Tensorflow）

1.基于DCNN的带隙结构拓扑优化

1.1 带隙结构描述

1.2构建MLP拓扑优化模型

1.3构建DCNN拓扑优化模型

2.U-Net辅助的梁结构拓扑优化加速器

2.1梁结构优化问题描述

2.2U-Net模型训练与测试

2.3U-Net辅助的拓扑优化加速

专题四：基于生成式模型与反向传播策略的多目标拓扑优化

基于生成式模型与反向传播策略的多目标拓扑优化本专题介绍当前前沿的基于生成式模型与反向传播策略的融合方法，解决复杂的多目标结构拓扑优化问题。课程涵盖变分自动编码器（VAE）和串联神经网络（TNN）的基本理论、结构设计与实际应用，通过具体的拓扑数据降维、潜空间属性预测与多目标优化实例操作，使学生掌握融合深度学习模型进行高级拓扑优化问题求解的技巧与方法。

【理论内容】

1.变分自动编码器（VAE）

1.1VAE结构

1.2VAE原理

2.串联神经网络（TNN）

2.1TNN结构

2.2TNN原理

【实操内容】（Python+Tensorflow）

1.基于VAE的拓扑结构降维

1.1基于CNN的编码器模型

1.2基于DCNN的解码器模型

1.3VAE的中间层与损失函数

2.基于潜空间的结构属性预测

2.1潜空间数据集构成方式

2.2用于潜空间拓扑特征的MLP预测模型构建

2.3预测精度测试

3.基于TNN的潜变量设计

3.1TNN反向设计网络

3.2TNN前向模拟网络

3.3TNN优化流程

4.基于融合模型的多目标拓扑优化

4.1建立填充比预测模型

4.2构建多前向模拟网络的TNN

4.3融合TNN与VAE解码器进行多目标拓扑优化

专题三：深度学习PINN专题

学习目标

课程旨在逐步引导学员掌握神经网络和物理信息神经网络（PINN）的理论知识和实践技能。从基础的神经网络架构开始，课程内容逐步深入到PINN在不同领域的应用，并教授学员如何使用DeepXDE工具包来简化PINN模型的开发和训练。学员将学习搭建深度学习环境，设计多层感知机等深度神经网络，并应用于解决实际问题。课程重点探讨PINN如何结合物理定律和数据驱动学习，解决正问题和逆问题，以及在流体力学、固体力学等领域的应用。此外，学员还将学习PINN在处理耦合系统和复杂系统中的应用，如热流耦合和电池系统预测。最后，课程将提升学员对PINN优化技巧的理解，并介绍DeepXDE工具包的使用，以解决物理和化学领域的实际问题。

讲师介绍

深度学习PINN专题主讲老师：PINN(物理知识神经网络)与深度学习课程由来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校老师主讲。在机器学习领域具有深厚的理论基础和实践经验，特别是在运用深度学习技术解决复杂科学问题方面。研究成果已经多次在国际权威期刊上发表累计30余篇。老师不仅在学术研究上成就斐然，而且在教学工作中也表现出极高的热情和才华。他的授课风格通俗易懂，能够将抽象的理论知识和复杂的计算方法讲解得生动有趣，使得学员们能够轻松理解并掌握。

深度学习PINN专题大纲

第一天：

课程目标：深入理解神经网络的基本概念、架构和在多个领域的应用。掌握搭建深度学习开发环境的技能，包括使用Conda创建Python虚拟环境和安装PyTorch等必要工具。学习设计和实现多层感知机（MLP）等深度神经网络架构。通过实际案例，培养将理论知识应用于解决复杂问题的能力。

Python与深度学习(上午)

神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。神经网络的基本构建模块，包括神经元、层、激活函数等核心组成部分。指导学员搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。讲述利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。

深度神经网络搭建(下午)

案例一：多层感机预测材料属性

在材料科学领域，准确预测材料的属性对于新材料的设计和发现具有重要意义。传统的预测方法依赖于复杂的理论模型或耗时的实验测试。随着机器学习技术的发展，我们可以使用多层感知机（MLP）来快速、准确地从材料的化学式中学习并预测其属性。

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第二天

课程目标：深入理解物理信息神经网络（PINN）如何融合物理定律和数据驱动学习。学习如何利用PINN解决正问题和逆问题。通过实际案例，培养使用PINN进行建模和预测的技能。通过摩擦系数识别反演案例，掌握如何使用PINN从噪声数据中反求物理参数。学习如何使用PINN来解决导热扩散问题，包括如何将物理定律（如扩散方程）嵌入到神经网络中。

PINN——方法原理(上午)

案例二：摩擦系数识别反演

物理信息学习神经网络是一种强大的工具，它结合了深度学习技术和物理定律，使其不仅可以解决给定输入预测输出的问题，而且可以处理利用给定输出确定模型参数。本案例利用存在噪声的观测数据识别阻尼振动方程中的摩擦系数μ。

PINN——传热扩散(下午)

案例三：线性热传导问题

热传导是热力学和传热学中的一个核心概念，它涉及研究在稳态条件下热量如何在物体内部传递。在许多工程和物理问题中，理解和预测热传导过程对于确保材料的性能、优化热管理系统以及保障结构的完整性至关重要。对于具有恒定热导率的均质物体，热传导过程可以通过一维稳态传导方程来描述。

案例四：污染物向地下迁移扩散

地下水污染是一个全球性的环境问题，准确预测污染物的扩散和迁移过程对于制定有效的环境修复策略至关重要。物理信息神经网络在模拟污染物向地下迁移扩散的问题上具有显著的应用潜力。污染物在地下水中的迁移通常可以通过扩散方程来描述。

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第三天

课程目标：深化对物理信息神经网络在流体力学和固体力学中应用的理解，并提高将这一先进技术应用于解决实际工程问题的能力。通过分析和实践Burgers方程、流体遇阻行为、振动梁响应以及能量损失方法等案例，掌握如何将这些模型应用于流体力学中的粘性流体动力学问题和流体遇阻行为的研究，以及固体力学中的振动梁动力学问题和基于能量损失的载荷响应分析。

PINN——流体力学(上午)

案例五：粘性流体动力学

Burgers方程是流体力学中的一个基本方程，它通过结合对流和扩散效应来描述一维流体在考虑流体粘性的情况下运动。案例描述了封闭流体环境中给予一个初始正弦波形式的位移扰动而激发的流体运动。

案例六：流体遇阻行为研究

流体绕过障碍物时的行为在工程和环境科学中非常重要，例如在设计建筑物、桥梁和飞机时预测和控制空气流动，以及在水处理和海洋工程中研究水流模式。通过结合物理定律和数据驱动的方法，PINNs能够提高预测的准确性和效率，为工程应用提供科学依据。

PINN——固体力学(下午)

案例七：振动梁动力学与结构特性参数反演

在固体力学领域，研究两端固定梁在初始时刻受到正弦波形纵向振动激励的响应，是一个经典的动力学问题。该问题还涉及到波动方程的求解，对理解固体材料的动态响应特性和优化结构设计均具有重要的意义。

案例八：基于能量损失的载荷响应

在工程领域，结构的响应分析对于预测和设计结构在实际载荷下的变形和应力分布至关重要。传统的PINN通常基于控制方程来预测结构响应，在处理复杂载荷问题需要长时间训练。通过能量衡算而不是直接求解控制方程的方法，可以更有效地处理非线性问题。

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第四天

课程目标：熟练掌握PINN在处理耦合系统和复杂系统，如不规则几何体内的热流耦合和电池系统中的应用。通过深入学习，学员将能够将PINN技术应用于解决实际工程和科学问题，特别是在流体力学和热传递的耦合系统，以及电池健康状态预测等领域。理解流体流动与热传递之间的相互作用，以及这些相互作用如何影响系统性能。掌握如何使用PINN进行电池健康状态的预测，以及如何将电池理论融入PINN模型中。

PINN——耦合系统(上午)

案例九：顶盖驱动空腔

顶盖驱动空腔问题是计算流体力学中的一个经典问题，用于测试和验证数值方法的准确性，因为它产生了丰富的流体动力学行为，包括涡流、速度分布和压力场。

案例十：鳍片热流耦合

鳍片热流耦合在工业应用中非常常见，如在散热器、热交换器和电子冷却设备中。在这些系统中，流体的流动与鳍片的热传递之间存在复杂的相互作用。流体动力学影响热传递效率，而热传递过程也会影响流体的流动特性。因此，理解和预测这种耦合系统的动态行为对于优化设计至关重要。

PINN——锂电系统(下午)

案例十一：锂电健康状态预测

锂离子电池健康状态是指电池当前容量与其初始容量的比值，是衡量电池性能和寿命的关键指标。锂离子电池健康状态的准确预测对于电池管理系统、电动汽车和可再生能源存储等领域至关重要。物理信息神经网络可以有效地整合电化学理论和实验数据，从而对电池的健康状况进行准确预测。

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第五天

课程目标：提升对PINN的优化技巧，并让学会使用DeepXDE工具包来解决实际问题。掌握并应用加权PINN和小批次训练法等优化技巧，以提高模型的预测准确性和收敛性。学习并实践使用DeepXDE工具包，以简化PINN模型的开发和训练过程。通过半导体器件和化学反应案例，了解如何将DeepXDE应用于实际的物理和化学问题。

PINN——优化技巧(上午)

案例十二：加权物理信息神经网络

通过在损失函数中添加权重，加权PINN能够更准确地捕捉模型的初始条件，从而在整个时间范围内提供更准确的预测。这种方法对于理解和预测材料的界面动力学以及相关的工程问题具有重要意义。

案例十三：小批次训练法

小批次训练法是一种在深度学习中用于提高性能的技术。与全批量梯度下降相比，小批量处理有助于更好地避免不太理想的局部最小值。研究发现，小批量方法可以促进用于近似相场方程的神经网络的收敛。

PINN——工具介绍(DeepXDE) (下午)

案例十四：半导体器件中的电势分布

在半导体物理中，了解电势如何在器件中变化对于设计和优化器件性能至关重要。泊松方程描述了电场（电势的负梯度）与自由电荷密度之间的关系，在电势变化是由电荷分布引起的物理情境下适用。本案例我们关注一个一维半导体纳米线，由于掺杂的影响，在内部产生了电势变化。

案例十五：扩散化学反应的参数辨识

在化学工业中，反应器是进行化学反应的核心设备。理解和控制反应器内的反应动力学对于提高反应效率、优化产品产量和质量至关重要。本案例考虑一个理想反应器，其中两种化学物质A和B发生反应，其反应过程可以用一个扩散-反应系统描述。

专题四：人工智能助力结构力学应用与仿真

学习目标

专题四：人工智能助力结构力学应用与仿真

本课程以问题驱动为核心，旨在培养学员在结构力学与人工智能交叉领域的建模、分析与创新能力。通过理论讲授、编程实操和前沿论文复现，学员将掌握从基础到高级的结构力学仿真技能，熟练运用Python、PINN和机器学习技术解决实际工程问题，同时洞悉该领域的最新发展趋势。

从零到一的建模能力：课程从结构力学基础（静力平衡、刚度矩阵、边界条件）出发，逐步扩展到多物理场耦合问题（如热-结构、流-结构）。通过Python实现有限元分析（FEA），结合PINN求解偏微分方程（PDE），学员将学习如何简化复杂现象、构建控制方程，并通过无量纲化分析关键参数。实操案例（如梁受力、2D框架模态分析）帮助学员掌握从问题定义到数值求解的完整流程，对比传统FEA与PINN的优劣，探索AI在结构力学中的潜力与局限。

学科交叉的复合能力：课程致力于培养兼具结构力学专业知识与AI技术能力的跨学科人才。学员将深入理解刚度矩阵推导、应力-应变分析等力学基础，同时掌握TensorFlow/PyTorch、CNN、变分自编码器（VAE）等AI工具。实操项目（如ABAQUS数据驱动的应力预测、COMSOL多物理场仿真）将帮助学员设计高效模型，优化计算精度与速度，应用于结构设计、振动分析和材料参数识别。

机器学习的独特优势：课程通过对比传统有限元与机器学习方法，揭示AI在处理复杂PDE、数据驱动建模和高维数据分析中的优势。学员将学习如何用CNN预测应力分布、用PINN求解非线性问题、用GNN分析网格化结构数据。案例分析（如板受集中载荷、瞬态动力学）展示机器学习在提高计算效率、增强泛化能力及优化设计方面的显著效果。

实战案例驱动学习：课程设计了丰富的实操案例，覆盖静力学、动力学及多物理场仿真。例如：用PINN求解2D弹性问题，验证位移场与FEniCS结果。

用CNN预测ABAQUS应力分布，优化结构几何。

用VAE分析COMSOL桥梁应力数据，提取潜在特征。

复现PINN与FEA结合的论文案例，解决复杂几何问题。

这些案例将理论与实践紧密结合，提升学员解决工程问题的能力。

追踪前沿与创新启发

课程引入顶尖期刊的最新研究，探讨低秩张量分解（LRTD）、GNN及量子计算在结构力学中的应用潜力。学员将通过论文复现（如FEINN静态分析）和项目剖析（如NSGA-II多目标优化）了解国际前沿动态。课程鼓励跨学科创新，结合DeepSeek工具优化代码与论文写作，激发学员探索AI与结构力学的交叉应用，为全球工程挑战贡献创新解决方案。

课程特色

工具驱动：基于Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）、TensorFlow/PyTorch、FEniCS、ABAQUS、COMSOL，覆盖建模、仿真与AI全流程。

实操导向：每天课程4小时左右编程实操，涵盖梁分析、框架建模、PINN求解、CNN预测等，注重代码调试与结果验证。

前沿视角：通过论文复现与GNN/LRTD案例，洞悉AI在多尺度建模与高维分析中的潜力。

DeepSeek赋能：利用DeepSeek生成PINN脚本、ABAQUS UMAT代码、LaTeX论文模板，提升开发与科研效率。

讲师介绍

人工智能助力结构力学应用与仿真：

主讲老师毕业于顶尖高校，拥有国内985院校背景，专注于复合材料、物理信息神经网络流体力学、结构力学、有限元分析及多物理场耦合研究。老师在深度学习与结构力学交叉领域积累了丰富经验，熟练运用物理信息神经网络（PINN）、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等技术解决静力学、动力学及非线性问题。近年来，老师在发表多篇高水平论文，研究方向涵盖弹性力学、热-结构耦合、材料非线性建模，以及AI驱动的结构优化与参数反演。

人工智能助力结构力学应用与仿真专题大纲

第一天：机器学习与Python结构力学基础

目标：掌握结构力学基础、Python编程在结构力学中的应用，以及机器学习的基本概念，为后续深度学习与有限元结合奠定基础。

1.结构力学基础

理论：结构力学基本概念（静力平衡、应力-应变关系、刚度矩阵）。

1.1静力学基本方程：平衡方程、应力-应变关系和本构方程，结合胡克定律。

1.2刚度矩阵推导：讲解杆单元刚度矩阵的构建过程，分析局部与全局坐标系转换。

1.3边界条件处理：探讨固定支座、铰支座和滑动支座的数学表达。

*工具：Python实现矩阵位移法和直接刚度法。

1.4 NumPy矩阵运算：使用NumPy实现刚度矩阵组装，优化计算效率。

1.5单元类型扩展：引入梁单元和板单元的刚度矩阵。

1.6可视化工具：使用Matplotlib绘制结构变形和内力分布。

*实操：使用基于python的计算结构力学示例代码，分析简单梁受力问题。

1.7梁受均布载荷分析：计算单跨梁的位移和内力，验证解析解。

1.8多材料问题：模拟复合材料梁的受力行为，分析材料参数影响。

1.9误差分析：比较数值解与理论解，探讨网格密度对精度的影响。

2.Python/matlab在结构力学中的应用

理论：Python处理结构力学问题的优势（数值计算、矩阵运算）。

2.1 Python数值计算优势：对比Python与MATLAB在结构力学中的性能。

2.2面向对象编程：讲解如何用类封装单元和节点，提高代码复用性。

2.3并行计算简介：介绍Python多线程在大型结构分析中的应用。

*实操：使用python/matlab结构力学基础示例，编写2D框架结构的有限元求解器。

2.4 2D框架建模：实现平面框架的有限元分析计算节点位移。

2.5动态加载分析：模拟框架受周期性载荷的响应，绘制时间-位移曲线。

2.6自动化脚本：编写脚本批量处理不同几何和载荷条件。

2.7模态分析：基于matlab用于结构力学应用的线性FEM求解器的Python实现，计算结构自振频率。

2.8图形用户界面：使用PyQt或Tkinter开发简单的结构分析GUI。

2.9单元测试：编写单元测试验证刚度矩阵和位移解的正确性。

*3.机器学习基础

理论：机器学习基本概念（监督学习、无监督学习、深度学习神经网络）。

3.1监督学习算法：讲解线性回归、支持向量机在结构力学中的应用。

3.2无监督学习：介绍主成分分析（PCA）在结构数据降维中的作用。

3.3 机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习神经网络）项目案例实操

3.4 神经网络结构：剖析前馈神经网络的层次设计和反向传播原理。

*实操：基于人工神经网络在结构力学中的应用项目

3.4数据集生成：使用有限元模拟生成梁位移数据集，包含不同载荷和边界条件。

3.5模型训练：使用TensorFlow/PyTorch实现三层神经网络，预测梁的最大位移。

3.6性能评估：计算均方误差（MSE）和R²，分析模型预测精度。

3.7超参数调优：调整学习率和隐藏层节点数，优化模型性能。

3.8数据增强：通过随机扰动生成更多训练样本，提高模型泛化能力。

3.9可视化预测：使用Seaborn绘制预测值与真实值的对比图。

第二天：PINN模型在结构力学中的应用

目标：理解物理信息神经网络（PINN）原理，学习其在结构力学偏微分方程求解中的应用。

1.PINN基础

理论：PINN结合物理方程与神经网络的原理。

1.1 PINN数学框架：讲解PINN如何将PDE残差融入损失函数。

1.2优势与局限性：对比PINN与传统有限元的计算效率和精度。

1.3应用场景：分析PINN在弹性力学、热传导中的适用性。

*实操：基于用于结构力学的物理信息神经网络PINNs，实现弹性力学问题的PINN求解。

1.4 2D弹性问题：实现平面应力问题的PINN求解，验证位移场。

1.5边界条件嵌入：将Dirichlet和Neumann边界条件融入PINN模型。

1.6损失函数分析：可视化PDE残差和边界条件损失的收敛曲线。

1.7网格无关性：测试PINN在不同采样点密度下的性能。

1.8多物理场耦合：扩展PINN模型，模拟热-结构耦合问题。

1.9模型对比：与FEniCS求解结果对比，分析PINN的优劣。

*2.PINN在结构力学中的应用

理论：PINN解决静力学、动力学问题。

2.1静力学应用：讲解PINN如何求解PDE方程。

2.2动力学问题：分析PINN在振动分析中的潜力。

2.3非线性问题：探讨PINN处理几何非线性和材料非线性的能力。

*实操：使用PyTorch实现2D板受力问题的PINN模型，验证结果与传统有限元对比。

2.4板受集中力：模拟矩形板受集中载荷的变形。

2.5时间依赖问题：实现瞬态动力学问题的PINN求解。

2.6结果可视化：绘制应力场和位移场，比较PINN与FEA结果。

2.7参数化建模：实现不同材料参数下的PINN预测。

2.8高维问题：尝试3D弹性问题的PINN求解，分析计算成本。

2.9噪声鲁棒性：在输入数据中加入噪声，测试PINN的稳定性。

*3.数据预处理与模型优化

理论：PINN训练中的数据归一化、损失函数设计。

3.1数据归一化：讲解归一化对PINN收敛性的影响。

3.2损失函数设计：分析PDE损失、边界损失和初始条件损失的权重分配。

3.3正则化技术：介绍L2正则化和Dropout在PINN中的应用。

*实操：基于有限元信息神经网络，优化PINN模型，处理复杂边界条件。

3.4数据清洗：去除仿真数据中的异常值，确保训练稳定性。

3.5超参数调优：调整学习率和网络层数，优化模型性能。

3.6交叉验证：使用k折交叉验证评估PINN的泛化能力。

3.7自适应采样：实现基于残差的自适应采样点生成。

3.8批量训练：优化批量大小，加速PINN训练过程。

3.9损失分析：绘制各部分损失随epoch变化的曲线，诊断模型问题。

*4.DeepSeek优化PINN

理论：DeepSeek在PINN超参数调优中的作用。

4.1自动化调参：讲解DeepSeek如何生成超参数组合。

4.2代码优化：分析DeepSeek在重构PINN代码中的潜力。

4.3模型解释：探讨DeepSeek生成PINN模型解释文档的可能性。

*实操：使用DeepSeek生成PINN训练脚本，分析其效率提升。

4.4脚本生成：生成PyTorch实现的PINN训练代码。

4.5性能测试：比较DeepSeek生成代码与手动编写的运行时间。

4.6错误修正：使用DeepSeek修复PINN训练中的收敛问题。

4.7网络架构优化：使用DeepSeek设计更深的PINN网络。

4.8数据生成：生成模拟训练数据，扩充PINN数据集。

4.9可视化辅助：生成PINN结果的可视化脚本，绘制3D应力场。

第三天：ABAQUS结构力学仿真及其仿真实验数据在机器学习中的应用

目标：掌握ABAQUS进行结构力学仿真的流程，学习如何将仿真数据应用于机器学习模型。

1.ABAQUS结构力学仿真基础

理论：ABAQUS建模流程（几何、网格、材料、边界条件）。

1.1几何建模：讲解复杂几何的导入与简化方法。

1.2网格划分：分析结构化与非结构化网格对精度的影响。

1.3材料模型：介绍线性弹性与弹塑性材料的定义。

*实操：使用ABAQUS模拟有限元结构受力仿真分析

*2.仿真数据提取与预处理

理论：从ABAQUS提取位移、应力等数据，数据清洗与归一化。

2.1ODB文件结构：讲解ABAQUS输出数据库（ODB）的组织方式。

2.2数据清洗：处理缺失值和异常值的方法。

2.3特征选择：选择关键特征（如最大应力、位移）用于机器学习。

*实操：使用Python脚本处理ABAQUS输出的ODB文件。

2.4数据提取：编写脚本提取节点位移和单元应力。

2.5数据归一化：使用MinMaxScaler标准化数据。

2.6数据可视化：绘制应力分布的热力图。

2.7数据压缩：使用PCA降维，减少数据维度。

2.8时间序列处理：处理动态仿真的时间依赖数据。

2.9数据增强：通过插值生成更多仿真样本。

*3.机器学习与ABAQUS数据结合

理论：CNN、GAN在处理仿真数据中的应用。

3.1 CNN原理：讲解卷积神经网络在应力场预测中的优势。

3.2 GAN应用：分析生成对抗网络在数据增强中的作用。

3.3 迁移学习：探讨预训练模型在结构力学中的应用。

*实操：基于基于卷积神经网络的结构力学运动学分析

使用TensorFlow训练CNN预测ABAQUS应力分布。

3.4 CNN建模：构建3层CNN，输入网格化应力数据。

3.5模型训练：使用ABAQUS数据训练CNN，预测最大应力位置。

3.6结果对比：比较CNN预测与ABAQUS结果的误差。

3.7GAN数据生成：使用GAN生成仿真应力场，扩充训练集。

3.8模型解释：使用SHAP分析CNN对特征的敏感性。

3.9实时预测：实现CNN对新仿真数据的实时预测。

*4.DeepSeek辅助ABAQUS二次开发

理论：DeepSeek生成ABAQUS Python脚本。

4.1 UMAT开发：讲解用户材料子程序的编写流程。

4.2自动化脚本：分析DeepSeek在生成前处理脚本中的作用。

4.3参数优化：探讨DeepSeek在材料参数识别中的应用。

*实操：使用DeepSeek优化ABAQUS材料模型，验证其准确性。

4.4UMAT生成：生成弹塑性材料的UMAT代码。

4.5脚本调试：使用DeepSeek修复UMAT中的收敛问题。

4.6仿真验证：运行ABAQUS验证优化后的材料模型。

4.7网格优化：生成脚本自动调整网格密度。

4.8后处理自动化：生成脚本批量提取仿真结果。

4.9错误日志分析：使用DeepSeek解析ABAQUS报错信息。

第四天：COMSOL结构力学仿真及其仿真实验数据在机器学习中的应用

目标：学习COMSOL进行结构力学仿真的方法，探索仿真数据与机器学习结合的应用。

1.COMSOL结构力学仿真基础

理论：COMSOL多物理场建模流程，结构力学模块设置。

1.1多物理场耦合：讲解热-结构、流-结构耦合的建模方法。

1.2网格类型：分析自适应网格与手动网格的优劣。

1.3求解器选择：比较直接求解器与迭代求解器的适用场景。

*实操：使用COMSOL模拟受力问题，导出位移和应力数据。

1.4建模：创建3D模型，设置车辆载荷。

1.5仿真设置：配置边界条件和材料属性。

1.6数据导出：导出位移和应力场数据。

1.7模态分析：计算自振频率和振型。

1.8参数化扫描：分析不同载荷下的响应。

1.9优化设计：使用COMSOL优化模块调整几何。

*2.COMSOL数据预处理

理论：COMSOL数据格式与特征提取。

2.1数据格式解析：讲解COMSOL输出文件的结构。

2.2特征工程：提取关键特征（如最大应变能密度）。

2.3数据标准化：分析标准化的必要性和方法。

*实操：基于评估结构力学实验数据（压力和挠度）的方法，编写Python脚本处理COMSOL输出数据。

2.4数据提取：提取节点的位移和应力数据。

2.5数据清洗：去除噪声和冗余数据。

2.6数据可视化：绘制应力分布的3D图。

2.7数据插值：使用SciPy插值生成高分辨率数据。

2.8数据分割：划分训练集和测试集，准备机器学习。

2.9异常检测：使用孤立森林算法识别数据异常点。

*3.机器学习与COMSOL数据结合

理论：变分自编码器（VAE）在仿真数据分析中的应用。

3.1 VAE原理：讲解VAE在数据生成和特征提取中的作用。

3.2聚类分析：分析VAE在仿真数据聚类中的应用。

3.3模型选择：比较VAE与传统机器学习模型的性能。

*实操：使用PyTorch训练VAE模型，分析COMSOL仿真数据中的潜在特征。

3.4 VAE建模：构建VAE模型，输入桥梁应力数据。

3.5特征提取：提取潜在空间特征，分析数据分布。

3.6重构分析：比较VAE重构数据与原始数据的误差。

3.7数据生成：使用VAE生成新的仿真样本。

3.8降维可视化：使用t-SNE可视化潜在特征。

3.9模型优化：调整VAE的网络结构，提升重构精度。

*4.DeepSeek优化COMSOL流程

理论：DeepSeek生成COMSOL脚本或优化模型参数。

4.1 COMSOLPython接口。

4.2自动化建模：分析DeepSeek在生成建模脚本中的作用。

4.3参数优化：探讨DeepSeek在优化仿真参数中的潜力。

*实操：使用DeepSeek生成COMSOLPython接口代码，自动化仿真流程。

4.4脚本生成：生成桥梁仿真的COMSOL脚本。

4.5仿真自动化：实现多组载荷条件的批量仿真。

4.6结果验证：比较DeepSeek生成脚本与手动仿真的结果。

4.7网格优化：生成脚本自动调整COMSOL网格。

4.8后处理脚本：生成脚本批量处理仿真结果。

4.9错误分析：使用DeepSeek解析COMSOL仿真错误日志。

第五天：机器学习结构力学科研论文复现及其项目剖析

目标：复现机器学习与结构力学结合的科研论文，剖析综合项目，展望未来研究方向。

1.论文复现：PINN与有限元结合

理论：精读计算力学中的深度学习综述，理解PINN与FEA的集成方法。

1.1 PINN与FEA集成：分析PINN如何增强有限元精度。

1.2案例分析：讲解论文中的典型应用场景（如梁弯曲问题）。

1.3研究趋势：探讨PINN在多尺度建模中的潜力。

*实操：基于有限元信息神经网络（升级版），复现论文中的静态问题求解案例。

1.4FEINN建模：实现2D梁的静态分析。

1.5结果验证：比较FEINN与传统FEA的位移和应力结果。

1.6可视化：绘制FEINN预测的应力场。

1.7参数敏感性：分析材料参数对FEINN预测的影响。

1.8复杂几何：复现论文中的复杂几何案例。

1.9模型扩展：尝试将FEINN应用于非线性问题。

*2.综合项目剖析

1.论文剖析与复现

1.1 论文研读

1.2 论文复现

1.3 算法优化与创新点加持

*实操：使用用于在FEniCS中模拟静态准静态结构力学问题

2.结合基于卷积神经网络的结构力学运动学分析CNN模型优化设计。

2.4网格生成：使用FEniCS生成有限元网格。

2.5 CNN优化：训练CNN预测应力分布，优化几何参数。

2.6结果评估：比较优化前后性能指标。

2.7多目标优化：使用NSGA-II算法实现重量和强度的多目标优化。

2.8动态响应：分析振动载荷下的响应。

2.9报告生成：编写项目报告，总结优化结果。

*3.前沿技术与未来方向

理论：探讨低秩张量分解和图神经网络在结构力学中的潜力。

3.1低秩张量分解：讲解LRTD在高维数据压缩中的应用。

3.2图神经网络：分析GNN在网格化数据建模中的优势。

3.3未来趋势：探讨量子计算和AI在结构力学中的潜力。

*实操：尝试基于解决结构力学问题的深度学习方法，实现简单图神经网络预测结构响应。

3.4 GNN建模：构建GNN模型，预测梁的位移。

3.5训练与验证：训练GNN，验证预测精度。

3.6结果分析：比较GNN与CNN的性能。

3.7 LRTD应用：使用LRTD压缩仿真数据，加速GNN训练。

3.8多尺度建模：尝试GNN在多尺度结构分析中的应用。

3.9文献调研：搜索最新GNN相关论文，总结应用场景。

*4.DeepSeek辅助科研

理论：DeepSeek在论文写作和代码调试中的作用。

4.1论文写作：讲解DeepSeek生成LaTeX论文框架的优势。

4.2代码调试：分析DeepSeek在优化算法中的作用。

4.3数据分析：探讨DeepSeek在处理实验数据中的潜力。

*实操：使用DeepSeek生成论文LaTeX模板或优化复现代码。

4.4 LaTeX生成：生成论文引言和方法部分的LaTeX代码。

4.5代码优化：优化FEINN代码，减少训练时间。

4.6结果总结：生成实验结果的总结报告。

4.7参考文献管理：使用DeepSeek生成BibTeX格式的参考文献。

4.8数据可视化：生成实验数据的可视化脚本。

4.9同行评审：模拟DeepSeek生成论文评审意见，改进写作。

ONE

2025

SUMMARIZE

课程会议完毕后老师长期解疑，课程群不解散，往期会议学员对于会议质量和授课方式一致评价极高！

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线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑，理论＋实操授课方式结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在流体力学和拓扑优化、增材制造领域的最新研究进展，课前发送全部学习资料，课程提供全程答疑解惑；

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专题时间

专题：人工智能驱动流体力学仿真

2025.07.12----2025.07.13（上午09：00-11:30下午13：30-17：00）

2025.07.19----2025.07.20（上午09：00-11:30下午13：30-17：00）

2025.07.21----2025.07.22（晚上19:00-22:00）

腾讯会议线上授课（共五天课程提供全程视频回放及课程群答疑）

专题：深度学习拓扑优化

2025.06.28----2025.06.29（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

2025.07.05----2025.07.06（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

腾讯会议线上授课（共五天课程提供全程视频回放及课程群答疑）

专题：深度学习PINN

2025.07.12----2025.07.13（上午09：00-11：30下午13：30-17：00）2025.07.19----2025.07.20（上午09：00-11: 30下午13：30-17：00）

2025.07.26（上午09：00-11: 30下午13：30-17：00）

腾讯会议线上授课（共四天课程提供全程视频回放及课程群答疑）

专题：人工智能助力结构力学应用与仿真

2025.08.23----2025.08.24（上午09：00-11：30下午13：30-17：00）2025.08.27----2025.08.28（晚上19:00-22：00）

2025.08.30----2025.08.31（上午09：00-11: 30下午13：30-17：00）

腾讯会议线上授课（共四天课程提供全程视频回放及课程群答疑）

来源：仿真老兵

基于ANSYS Workbench的齿轮传动刚体动力学分析

齿轮传动是机械传动中最常用的一种传动形式，广泛应用于各种机械、冶金、矿业、汽车、航空航天及船舶等领域。齿轮传动是依次通过主动齿轮和从动齿轮啮合，传递两轴间的运动和动力。它以效率高、结构紧凑、工作可靠、寿命长和传动比稳定等优点，成为机械传动中最主要的一类传动。在齿轮啮合传动过程中，力是通过一对齿轮齿面之间的相互接触传递的。本例将选取基本的渐开线直齿圆柱齿轮类型，使用ANSYS Workbench的Rigid Dynamics刚体动力学分析方法，分析齿轮转动过程中的位移、力等随时间的变化情况。图1 齿轮传动实例1 仿真过程说明 2.1 仿真流程创建建立刚体动力学分析系统，如下图所示。使用默认材料钢材，弹性模量为2×1011Pa，泊松比0.3。图2 建立分析系统 2.2分析模型建立导入齿轮几何模型文件，如下图所示。图3 几何模型选择两个齿轮实体，在细节面板中选择Stiffness Behavior，在右边的选择框中选中Rigid，如下图所示。图4 Mechanical设置因为齿轮旋转过程中齿轮轮齿之间通过接触传递力，所以需建立全部轮齿间的接触关系。为方便建立接触对，首先将两个齿轮的轮齿面建立面组，如下图所示。图5 创建Selection1图6 创建Selection2在Connections中生成了1个接触对。选中该接触对，在细节中，更改接触对的接触面与目标面为上面建立的两个面组，如下图所示。图7 接触设置在Connections中建立旋转运动副，选择小齿轮的内圆面为移动面，，建立小齿轮与地面之间的旋转运动副，如下图所示。图8 建立小齿轮与地面间的旋转运动副按上面方法建立大齿轮与地面之间的旋转运动副，如下图所示。图9 建立大齿轮与地面间的旋转运动副使用Face Meshing将两个齿轮的接触面进行面网格的划分设置，生成网格，如下图所示。图10 网格结果 2.3求解分析选择Analysis Settings，Initial Time Step设置为1e-4 s，Minimum Time Step设置为1e-7 s，Maximum Time Step设置为1e-2 s，设置完成结果如下图。图11 求解设置施加转矩载荷：从动轮大齿轮转动副施加转矩载荷Joint Load，Magnitude中选择Function，输入公式1000*sin(360*10*time)。施加正弦转矩载荷。施加完成后，可以提交计算。图12 施加转矩载荷计算完成后，通过后处理可以查看位移、角加速度、角速度、相对转角、接触力等结果，从而分析运动过程中各个运动参数的变化。2 总结基于ANSYS Workbench下的Rigid Dynamics模块对齿轮传动过程进行刚体动力学仿真非常方便快捷，包括接触连接的设置、转动副的设置等。ANSYS Rigid Dynamics集成于ANSYS Workbench环境下，基于全新的模型处理方法和求解算法，专用于模拟由运动副、弹簧连接起来的刚性组件的动力学响应，亦可以与瞬态动力学分析功能直接耦合进行线性和非线性结构的刚柔混合和动力学分析。在求解算法上，Rigid Dynamics采用了无需迭代计算和收敛检查的显式积分技术，并提供了自动时间步功能，快速求解复杂系统的动力学特性，输出位移、速度、加速度和反作用力等历程曲线。来源：仿真老兵