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cuiliuyun新蟲 (小有名氣)
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[交流]
AI有限元及聚合物復(fù)合材料多尺度建模性能預(yù)測模型應(yīng)用專題實(shí)踐
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【專題一：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(shí)踐1：軟件環(huán)境配置與二次開發(fā)方法實(shí)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(shí)戰(zhàn)、TexGen軟件安裝及GUI界面操作、三維編織網(wǎng)格劃分 實(shí)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(jì)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(shí)現(xiàn)Direct FE2方法仿真分析（復(fù)合材料）） 實(shí)踐3：代碼實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練（PyTorch/TensorFlow模型搭建、構(gòu)建多層感知機(jī)（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(shí)踐4：基于預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí) 實(shí)踐5：端到端復(fù)合材料性能預(yù)測系統(tǒng)開發(fā) 【專題二：人工智能賦能聚合物及復(fù)合材料模型應(yīng)用與實(shí)踐】 聚合物多層次結(jié)構(gòu)表示、性能預(yù)測、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、均聚物數(shù)據(jù)集清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理 、特征選擇方法（過濾法、包裝法、遞歸消除法等）、均聚物性能研究（如耐熱性、力學(xué)性能、介電性能、透氣性/阻燃性等）、數(shù)據(jù)集規(guī)模與質(zhì)量對模型的影響(Scalling laws in polymers)、復(fù)合材料力學(xué)性能預(yù)測（如應(yīng)力應(yīng)變曲線）、DNN參數(shù)更新、CNN及GNN在聚合物中的應(yīng)用 、大模型訓(xùn)練與部署：Langchain、HuggingFace等、（聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion等 、大語言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek等架構(gòu)應(yīng)用 、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測聚氨酯復(fù)合材料應(yīng)力應(yīng)變曲線、機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測PI復(fù)材力學(xué)性能、可解釋性分析：特征重要性分析、SHAP 應(yīng)用 、逆向設(shè)計(jì)智能篩選、聚合物表示學(xué)習(xí)性能探索、高通量篩選工作流、生成式 AI 驅(qū)動全空間聚合物材料生成、主動學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)、聚合物生成式模型與大語言模型實(shí)踐（如 polyBERT、Transpolymer 預(yù)測聚合物性能） 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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