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cuiliuyun新蟲 (小有名氣)
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[交流]
AI融合有限元進行復合材料多尺度模擬仿真性能預測
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關于舉辦機器學習水泥基/AI有限元/abaqus復合材料兩個方向的專題通知： 【機器學習在水泥基復合材料的應用與實踐】 復合材料機器學習特征工程與選擇、線性/多項式回歸/決策樹/隨機森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量機（SVM）用于復合材料研究、模型調參優(yōu)化、模型評估、前向傳播、梯度下降算法、MLP解決復合材料回歸問題、PyTorch構建PINNs、構建GAN生成水泥基復合材料數(shù)據(jù)、SHAP、論文復現(xiàn)、總結展望、Q&A 【基于AI-有限元融合的復合材料多尺度建模與性能預測前沿技術】 實踐1：軟件環(huán)境配置與二次開發(fā)方法實踐、python/abaqus腳本交互、自動化建模、二次開發(fā)框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元實戰(zhàn)、TexGen軟件安裝及GUI界面操作、三維編織網(wǎng)格劃分 實踐2：大批量仿真分析與數(shù)據(jù)處理方法、復合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS計算內核、PowerShell調用Python FEA腳本解決動態(tài)內存爆炸問題、RSE、RVE模型、輸出訓練數(shù)據(jù)集、ABAQUS實現(xiàn)Direct FE2方法仿真分析（復合材料）） 實踐3：代碼實現(xiàn)與訓練（PyTorch/TensorFlow模型搭建、構建多層感知機（DNN）的訓練預測網(wǎng)絡、二維結構的特征處理及預測網(wǎng)絡（CNN—ResNet/DenseNet）+多模態(tài)學習預測、PINN）學習預測模型、三維卷積神經網(wǎng)絡） 實踐4：基于預訓練模型的遷移學習 實踐5：端到端復合材料性能預測系統(tǒng)開發(fā) 詳查：某公某號 研而有信er 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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