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cuiliuyun新蟲 (小有名氣)
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[交流]
abaqus-rve建模，周期性邊界條件等前沿技術(shù)
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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(cè)技術(shù) 聚焦AI與有限元融合的多尺度分析，涵蓋RVE參數(shù)化建模、損傷準(zhǔn)則與二次開發(fā)。通過搭建DNN、CNN及PINN模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)合材料等效性能快速預(yù)測(cè)，并利用遷移學(xué)習(xí)突破跨材料體系預(yù)測(cè)。 專題二：金屬材料多尺度計(jì)算模擬：微觀機(jī)理到宏觀性能的集成工作流專題 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(jì)算晶格常數(shù)、彈性常數(shù)等物性；使用LAMMPS進(jìn)行分子動(dòng)力學(xué)模擬，分析納米線拉伸變形；應(yīng)用相場(chǎng)法模擬枝晶生長(zhǎng)、固態(tài)相變及裂紋擴(kuò)展；通過晶體塑性有限元預(yù)測(cè)多晶材料的宏觀力學(xué)響應(yīng)與疲勞損傷；最后結(jié)合鑄造軟件EasyCast模擬鑄件成型過程與缺陷預(yù)測(cè)。課程全程以實(shí)戰(zhàn)案例貫穿，涵蓋核心算法與軟件操作。 專題三：計(jì)算化學(xué)與人工智能驅(qū)動(dòng)的MOFs性能預(yù)測(cè)與篩選技術(shù) AI驅(qū)動(dòng)MOF高通量篩選，整合量子計(jì)算、分子模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)吸附分離性能的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與設(shè)計(jì)。 專題四：人工智能與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法加速金屬材料設(shè)計(jì)與應(yīng)用 以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)鈦/高溫合金設(shè)計(jì)，貫穿描述符工程、集成學(xué)習(xí)與主動(dòng)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)性能預(yù)測(cè)與成分工藝優(yōu)化。 專題五：金屬結(jié)構(gòu)疲勞壽命與健康監(jiān)測(cè)技術(shù) 融合能量法有限元、紅外熱像與深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)從局部損傷監(jiān)測(cè)到結(jié)構(gòu)系統(tǒng)壽命評(píng)估的智能預(yù)測(cè)。 詳查：某公某號(hào)，研而有信er 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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