AI有限元、聚合物复合材料多尺度建模材料性能预测及大模型应用实践，打破传统研发模式！

【专题一：基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】
实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分
实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））
实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）
实践4：基于预训练模型的迁移学习
实践5：端到端复合材料性能预测系统开发

【专题二：人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践】
聚合物多层次结构表示、性能预测、结构设计、均聚物数据集清洗、去噪、标准化、数据收集与预处理 、特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）、均聚物性能研究（如耐热性、力学性能、介电性能、透气性/阻燃性等）、数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers)、复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）、DNN参数更新、CNN及GNN在聚合物中的应用 、大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace等、（聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion等 、大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek等架构应用 、机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线、机器学习预测PI复材力学性能、可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 应用 、逆向设计智能筛选、聚合物表示学习性能探索、高通量筛选工作流、生成式 AI 驱动全空间聚合物材料生成、主动学习、强化学习框架实现、聚合物生成式模型与大语言模型实践（如 polyBERT、Transpolymer 预测聚合物性能）