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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
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專題一：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 聚焦AI與有限元融合的多尺度分析，涵蓋RVE參數化建模、損傷準則與二次開發(fā)。通過搭建DNN、CNN及PINN模型，實現復合材料等效性能快速預測，并利用遷移學習突破跨材料體系預測。 專題二：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 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、彈性常數等物性；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。 專題三：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，實現吸附分離性能的精準預測與設計。 專題四：人工智能與數據驅動方法加速金屬材料設計與應用 以數據驅動鈦/高溫合金設計，貫穿描述符工程、集成學習與主動學習，實現性能預測與成分工藝優(yōu)化。 專題五：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，實現從局部損傷監(jiān)測到結構系統(tǒng)壽命評估的智能預測。 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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