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cuiliuyun新蟲 (小有名氣)
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[交流]
金屬材料多尺度計算模擬：微觀機理到宏觀性能的集成工作流專題
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系統(tǒng)講授金屬材料從微觀到宏觀的完整模擬流程：基于DFT計算晶格常數(shù)、彈性常數(shù)等物性；使用LAMMPS進行分子動力學模擬，分析納米線拉伸變形；應用相場法模擬枝晶生長、固態(tài)相變及裂紋擴展；通過晶體塑性有限元預測多晶材料的宏觀力學響應與疲勞損傷；最后結合鑄造軟件EasyCast模擬鑄件成型過程與缺陷預測。課程全程以實戰(zhàn)案例貫穿，涵蓋核心算法與軟件操作。 詳細查看：某公某號：研而有信er 另有： 專題一：聚合物及復合材料AI應用 覆蓋聚合物材料的AI設計與性能預測。從特征工程到機器學習與深度學習，實戰(zhàn)演練應力應變預測、生成式設計及高通量篩選，并利用SHAP等進行可解釋分析，驅動材料逆向設計。 專題二：計算化學與人工智能驅動的MOFs性能預測與篩選技術 AI驅動MOF高通量篩選，整合量子計算、分子模擬與機器學習，實現(xiàn)吸附分離性能的精準預測與設計。 專題三：基于AI有限元融合的復合材料多尺度建模與性能預測技術 通過ABAQUS二次開發(fā)與神經網絡融合，構建復合材料“多尺度建模-仿真-性能預測”的端到端智能流程。 專題四：金屬結構疲勞壽命與健康監(jiān)測技術 融合能量法有限元、紅外熱像與深度學習，實現(xiàn)從局部損傷監(jiān)測到結構系統(tǒng)壽命評估的智能預測。 專題五：人工智能與數(shù)據驅動方法加速金屬材料設計與應用 以數(shù)據驅動鈦/高溫合金設計，貫穿描述符工程、集成學習與主動學習，實現(xiàn)性能預測與成分工藝優(yōu)化。 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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