AI赋能复合材料与智能增材制造：前沿技术研修重磅

在人工智能技术席卷各行业的今天，复合材料与智能制造领域正迎来前所未有的变革机遇。为助力科研工作者和工程师掌握AI与材料科学的交叉融合技术，带您深入探索AI在复合材料设计、性能预测及智能增材制造中的创新应用！

前沿速览

1. 基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测

• 核心内容：复合材料均质化理论、神经网络与有限元耦合、多尺度建模技术

• 特色技术：ABAQUS二次开发、物理信息神经网络(PINN)、迁移学习应用

• 实战案例：RVE建模、Hashin失效分析、端到端性能预测系统开发

2. 人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用

• 核心技术：生成式AI、大语言模型、材料基因组工程

• 特色应用：聚合物性能预测、逆向材料设计、高通量筛选

• 工具实战：TensorFlow/PyTorch、HuggingFace、Langchain等框架应用

3. 智能增材制造多物理场AI建模与工业应用

• 核心技术：物理信息神经网络(PINN)、不确定性量化(UQ)、微观组织预测

• 工业痛点：工艺参数优化、缺陷检测、质量监控闭环系统

• 工具链整合：Fluent仿真、ExaCA晶体模拟与AI融合

4. Fluent与深度学习驱动的流体力学计算

• 创新方法：物理融合神经网络、神经常微分方程、流场超分辨技术

• 实战案例：圆柱绕流预测、机翼流场模拟、湍流建模

• 工具精通：Fluent+Tecplot+PyTorch/JAX全流程应用

来自985高校和国家重点实验室的专家团队，兼具学术深度与工业经验
以SCI论文级案例贯穿教学，还原真实研发场景
覆盖生成式AI、大语言模型、物理信息神经网络等最新研究方向
ABAQUS/Fluent/ExaCA等工业软件与PyTorch/TensorFlow等AI框架深度整合
完成课程可获得《智能复合材料应用工程师》专业技能结业证书

以下领域的专业人士：

• 材料科学与工程研究人员

• 航空航天、汽车、船舶等领域的工程师

• 智能制造与增材制造技术研发人员

• 计算流体力学与多物理场仿真专家

• 希望将AI技术应用于传统工程领域的跨学科人才

都可以去研究一下上面的研究方向，都是比较好发刊的前沿顶尖内容。

最后在这个AI技术重塑传统行业的新时代，掌握人工智能与材料科学的交叉融合技能，将成为您职业发展的关键竞争力！复合材料与智能增材制造领域正在经历前所未有的技术革新，而您，完全可以成为这场变革的参与者和引领者。无论您是深耕材料研发的科研人员，还是致力于智能制造的一线工程师，这些课程都将为您打开一扇通往未来的大门。我们深知，学习新技术需要勇气和决心，但请相信，今天的投入必将换来明天的领先优势。在这里，您不仅能学到最前沿的技术知识，更能获得解决实际工程问题的能力，结识志同道合的行业伙伴。机会总是青睐敢于突破的人，现在就行动起来，让我们一起探索AI赋能材料科学的无限可能，在智能制造的新赛道上抢占先机！您迈出的这一步，或许就是职业生涯的重要转折点。期待与您共同开启这段充满挑战与收获的学习之旅！

01：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

要点	内容
关键理论与软件 二次开发使用方法	1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例） ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模 输出应力-应变场数据的文件格式标准化 ABAQUS二次开发框架搭建 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践 TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法
多尺度建模与数据生成方法	2. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 2.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 2.2.连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现） 2.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 2.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 2.5.直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法） 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核） 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE） 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等） ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料）
深度学习模型构建与训练	3. 深度学习模型设计： 3.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 3.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 3.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 3.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 3.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 3.6.迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调 实践3：代码实现与训练 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络） 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型
迁移学习与跨领域应用	4. 迁移学习理论深化 4.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 4.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 4.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 4.4.案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移 实践4：基于预训练模型的迁移学习 迁移学习神经网络模型的搭建 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现
案例图示：

02：人工智能赋能聚合物及复合材料模型应用与实践        

目录	主要内容
一、基础概述与核心方法论	1.  AI 在聚合物及复合材料领域的理论基础和应用概述 2.  传统机器学习，深度学习和生成式 AI 方法概述 3.  AI for 聚合物（及复合材料）研究的核心问题（聚合物多层次结构表示、性能预测、结构设计等） 4.  聚合物研究的 AI 方法论框架 4.1 数据驱动与机理驱动的协同（第一性原理到领域知识） 4.2 聚合物智能创制研究全流程：从数据到模型，从预测到设计
二、数据与特征工程	1.  学术数据资源与获取 1.1 常见数据库：Material Project、Polymer Genome、Polylnfo 等 1.2 聚合物公开benchmark和Kaggle数据集 2.  数据预处理与质量优化 2.1 均聚物数据集清洗、去噪、标准化 (实践) 2.2 使用清洗后的数据进行可视化：小提琴图、PCA、T-SNE、UMAP等 (实践) 2.3 聚合物复合材料数据收集与预处理 (实践) 3.  特征工程 3.1 结构表示与编码（如分子指纹、链结构特征、3D结构特征、神经网络指纹） 3.2 特征选择方法（过滤法、包装法、递归消除法等）(实践) 3.3物理机理指导的特征选取（聚合物链结构带来的空间位阻、氢键描述符等） 3.4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）(实践) 3.5数据集规模与质量对模型的影响(Scalling laws in polymers) (实践)
三、模型体系（从基础到前沿）	1.  传统机器学习模型及应用 1.1 基础模型：SVR、决策树、随机森林、感知机、XGBoost、LGBM、AdaBoost等，模型评估策略：MAE、RMSE、R²、Accuracy、F1等 1.2 应用场景：复合材料力学性能预测（如应力应变曲线）(实践) 2.  深度学习模型 2.1 深度学习模型训练与部署：Tensorflow/PyTorch、Gradio等 (实践) 2.2 深度神经网络（DNN）与参数更新、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）在聚合物中的应用 (实践) 3.  （聚合物）材料基因工程中的高通量计算与模型概述及入门（MatterSim、DeepMD、RadonPy、SMiPoly等) 4.  生成式 AI 与大语言模型 4.1 大模型训练与部署：Langchain、HuggingFace等(实践) 4.2 （聚合物）分子生成模型：VAE、GAN、Diffusion等 (实践) 4.3 大语言模型（LLM）：GPT、BERT、T5、DeepSeek等架构与应用 (实践)
四、性能预测与材料设计	1.  正向性能预测 1.1 机器学习预测聚氨酯复合材料应力应变曲线(实践) 1.2 机器学习预测PI复材力学性能 (实践) 1.3 可解释性分析：特征重要性分析、SHAP 值的应用 (实践) 2.  逆向设计与智能筛选 2.1 生成式 AI 驱动的全空间聚合物材料生成 (实践) 2.2 高通量筛选工作流：从结构生成到性质预测的聚合物批量筛选(实践)
五、前沿AI方法在聚合物领域实践案例与科研指导	1.  聚合物表示学习性能探索（描述符、分子图、SMILES、BigSMILES、SELFIES等）(实践) 2.  聚合物领域知识出发的对比学习，主动学习和强化学习框架实现   (实践) 3.  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）(实践)

☆部分案例图展示

03：智能融合：增材制造多物理场AI建模与工业应用实战     

要点	内容
基础奠基	1. 增材制造物理基础（理论+案例） 1.1.金属激光增材制造物理过程 1.1.1. 激光-材料相互作用机理 1.1.2. 关键缺陷形成机制 1.2.多物理场监测方法（红外、可见光、相干光、声发射信号、同步辐射等） 1.3.金属增材成型质量监测一般技术路线（数据采集、特征提取、模型构建、闭环控制） 2. 深度学习核心理论（理论+案例） 2.1.深度学习基础（CNN、RNN、LSTM、Attention、Transformer等） 2.2.迁移学习、联邦学习、迭代学习等 2.3.增材特征工程：多模态特征融合、时频域变换、经验模态分解、特征提取。 2.4.工业场景模型评估指标：准确性、鲁棒性、稳定性、泛化能力 3. PyTorch在增材制造中的应用实践 3.1.工业 AI 模型开发范式 3.2.性能优化与工程调优技术 案例实践（SCI论文复现）：（1）定向能量沉积常见缺陷过程监测； （2）定向能量沉积或激光焊接形貌质量控制；
核心算法精研	1. 物理信息神经网络(PINN)基础 1.1.以物理约束替代或补充标签数据的原因、优势、途径 1.2.PINN核心原理与构建方式 案例实践：一维热传导问题的PINN构建流程 2. PINN在增材制造中的建模策略 2.1.增材制造中的温度场建模需求 2.2.控制方程建模与边界条件设定 3. 工程化处理技巧 3.1.网格采样（collocation points）策略 3.2.输入归一化与输出约束 3.3.梯度计算效率优化与收敛调试技巧 案例实践：熔池状态分类部署 4. PINN的前沿扩展与高级用法 4.1.深层结构设计（多输出PINN（温度+应力等多物理量）、轻量化网络等） 4.2.数据融合与弱监督建模（稀缺样本、数据驱动 + 物理约束的混合模型） 4.3.工程挑战与实际部署问题 案例实践：基于迁移学习PINN的增材制造3D温度场预测（论文复现，如何套壳实现你自己领域的PINN模型）
增材制造专题 （一）	1. 增材制造中不确定量化（UQ）建模基础 1.1.不确定性种类和来源 1.2.不确定性传递的基本原理 1.3.不确定性传递的数学框架（输入不确定性 → 模型 → 输出响应不确定性） 2. 基于Fluent的仿真与不确定性传播分析 2.1.Fluent在增材制造中的典型建模内容 2.2.如何在Fluent中引入不确定性 2.3.不确定性传播分析流程 3. 不确定性量化与敏感性分析方法 3.1. Polynomial Chaos Expansion 3.2. Sobol 敏感性分析与方差分解 3.3. Kriging代理模型 案例实践：（1）仿真数据驱动定向能量沉积温度场不确定性量化 （2）温度梯度/冷却速率稳定性鲁棒最优化
增材制造专题 （二）	1. 增材制造中的微观组织与晶体结构建模 1.1.晶粒结构与材料性能关系 1.2.增材制造过程微观组织多尺度建模路径 1.3.显微组织图像的获取与处理 2. ExaCA 模拟工具入门与操作流程 2.1.ExaCA模拟流程详解 2.2.输出结果分析与可视化 3. 基于图像的晶体学参数预测模型构建 3.1.数据获取、网络结构设计 3.2.模型训练与验证、可视化 案例实践：ExaCA + AI的集成建模与预测应用（与前面的知识相融合）

案例图示：

04：基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用    

目录	主要内容
流体力学 基础	一、流体力学基础理论与编程实战 1、流体力学的主要内容 2、不可压缩流体力学的基本方程 3、流体的尺度分析和傅里叶变换 4、伪谱法求解流体力学方程 案例实践： 1、有限差分法求解一维热对流扩散方程（案例教学） 2、有限元法求解非线性热传导问题（案例教学） 3、二维不可压缩N-S方程求解（案例教学） 4、顶盖驱动方腔流计算案例（案例教学） 二、Fluent简介与案例实战 1、Fluent软件基本介绍：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用 2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、 3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算 4、基于Fluent软件对两相流求解 5、Fluent仿真后处理（tecplot） 案例实践： 1、圆柱绕流、小球入水的Fluent求解流程（案例教学） 2、Fluent数据导出与制作深度学习数据AI结合训练（案例教学） 3、基于Fluent结果的Tecplot科研绘图（案例教学）
线性代数数据处理	三、机器学习线性代数基础与数据处理 1、了解Python语言的特征，特别是向量表示 2、数据分布的度量 3、特征值分解进行主成分分析PCA 4、奇异值分解SVD 5、数据降维 6、基于Python语言的CFD数据压缩（案例教学）
人工智能深度学习基础	四、人工智能基础理论与优化方法 1、基本概念、神经网络的第一性原理 2、感知机模型 3、激活函数分类介绍 4、损失函数分类介绍 5、优化算法的分类介绍 6、Pytorch介绍及环境搭建 案例实践：Python实现基础网络架构 1、 梯度下降算法的Python实现  2、二阶函数极值问题求解（案例教学） 3、使用生成对抗网络（GANs）提高流场分辨率（案例教学）
动力学神经网络	五、利用动力学神经网络求解微分方程 1、常微分方程数值求解及其应用 2、神经常微分方程(Neural ODE)介绍 3、使用Neural ODE求解动力学问题（案例教学） 4、动力学神经网络及其流体力学应用 5、物理信息神经网络（案例教学） 6、哈密顿神经网络（案例教学） 7、动模态分解介绍及应用（案例教学）
神经网络	六、经典神经网络介绍与流动特征提取 1、卷积的定义与特定 2、卷积神经网络的基本结构 3、CNN如何用于流场信息预测分析，如圆柱绕流预测（案例教学） 4、Diffusion model 定义与算例（案例教学） 5、基于神经网络的流体超分辨应用（案例教学）
物理融合神经网络	七、物理融合神经网络在湍流模拟中的应用 1、基于JAX框架的物理融合的神经网络(PINN) 2、JAX-PINN的训练专家导引  3、JAX-PINN求解圆柱绕流（案例教学）
Jax pinns求解空气动力学	JaxPi进阶案例实践：二维机翼流场的模拟预测（案例教学）