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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(fù)合材料多尺度模擬仿真性能預(yù)測
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關(guān)于舉辦機器學(xué)習(xí)水泥基/AI有限元/abaqus復(fù)合材料兩個方向的專題通知： 【機器學(xué)習(xí)在水泥基復(fù)合材料的應(yīng)用與實踐】 復(fù)合材料機器學(xué)習(xí)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(fù)合材料研究、模型調(diào)參優(yōu)化、模型評估、前向傳播、梯度下降算法、MLP解決復(fù)合材料回歸問題、PyTorch構(gòu)建PINNs、構(gòu)建GAN生成水泥基復(fù)合材料數(shù)據(jù)、SHAP、論文復(fù)現(xiàn)、總結(jié)展望、Q&A 【基于AI-有限元融合的復(fù)合材料多尺度建模與性能預(yù)測前沿技術(shù)】 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(fù)合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS計算內(nèi)核、PowerShell調(diào)用Python FEA腳本解決動態(tài)內(nèi)存爆炸問題、RSE、RVE模型、輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、ABAQUS實現(xiàn)Direct FE2方法仿真分析（復(fù)合材料）） 實踐3：代碼實現(xiàn)與訓(xùn)練（PyTorch/TensorFlow模型搭建、構(gòu)建多層感知機（DNN）的訓(xùn)練預(yù)測網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)的特征處理及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)（CNN—ResNet/DenseNet）+多模態(tài)學(xué)習(xí)預(yù)測、PINN）學(xué)習(xí)預(yù)測模型、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 實踐4：基于預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí) 實踐5：端到端復(fù)合材料性能預(yù)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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