Nature：出自于2025年材料文章中的TOP1，看国内女学者独自发Nature，这篇文章具有跨时代意义！- 大数跨境

Nature：出自于2025年材料文章中的TOP1，看国内女学者独自发Nature，这篇文章具有跨时代意义！

科学材料站

2025-06-19

导读：2024年诺贝尔物理学奖与化学奖双双授予"AI for Science"相关领域，这一里程碑事件为学科发展注入

2024年诺贝尔物理学奖与化学奖双双授予"AI for Science"相关领域，这一里程碑事件为学科发展注入强劲动能。在科学研究第四范式——"AI for Science"时代，基于数据驱动的机器学习力场（ML-FFs）有效弥合了第一性原理电子结构方法与传统经验力场在精度与效率之间的矛盾。近年来该领域呈现爆发式增长态势，Web of Science平台检索显示相关研究成果频繁发表于Nature、Science、Cell等顶尖期刊。

得益于计算硬件的指数级发展，基于ML-FFs实现第一性原理精度的大规模分子模拟已成为现实。机器学习方法不仅拓展了传统分子模拟的时空尺度，更揭示了诸如小分子非对称电子效应等新物理现象，为实验现象提供了更深刻的理论诠释。可以预见，ML-FFs正逐步成为现代计算化学与分子模拟研究的核心工具。

值得注意的是，作为新兴交叉学科领域，其知识体系横跨量子化学、分子模拟与机器学习等多学科领域，存在技术门槛高、开源资源少、学习曲线陡峭等挑战，系统的专业培训显得尤为重要。

作为2025年最值得期待的技术！

机器学习分子动力学与机器学习第一性原理资料与学习途径少之又少，特培训学习迫在眉睫！郑州术佳信息科技有限公司联合已经举办培训30余期，参会学员达2000余人！学员好评极高！其中不乏有发表Nature、Cell、Science等国际顶刊！

课程一：机器学习与分子动力学

课程二：机器学习与第一性原理

课程三、深度学习与有限元仿真分析

课程四、深度学习与PINN

课程五、深度学习材料设计

教学概述

本次培训课程内容丰富，深入浅出，理论与实践并重。通过五天的专题培训，学员将系统前沿应用，并能够独立开展相关研究工作。每个专题都配备详实的代码示例与实操讲解，确保学员能够快速上手相关技术。

课程目标

第一天：理论与实操并行，开启分子动力学探索之旅

第一天的课程内容丰富多样。首先以诺贝尔奖AI元年为切入点，探讨AI与科学研究的深度交叉，阐释科学研究的四范式演进，重点解析从大数据时代到AI4Science时代的发展脉络，包括Google DeepMind、微软研究院、Meta FAIR等顶尖团队的AI4Science工作。系统讲解AI4Science时代的分子动力学模拟：涵盖分子模拟基本方法与发展沿革、经验力场与第一性原理方法的差异对比、机器学习力场方法的技术突破。同时剖析机器学习分子动力学在各领域的应用现状与发展趋势，解读相关支撑项目，阐述机器学习分子动力学的特征分类、工作流程，以及数据集构建策略。实践环节覆盖Linux系统与超算平台基础操作（ls/cd/cp/mv等命令及vim编辑器使用）、虚拟环境配置（Anaconda/Mamba命令精讲）、Python集成开发环境应用，以及分子模拟软件实操：包括GPUMD入门（软件特性、NEP力场简介、pyNEP自动化工具应用）、LAMMPS精解（并行原理、输入文件配置、机器学习势函数调用），并指导量子化学软件VASP的快速上手（泛函选择、赝势获取、任务自动化）。

第二天：机器学习力场建模理论与实践**理论模块双线并进

第二天快速构建机器学习知识体系—通过可视化案例解析神经网络通用近似理论，阐释GPU依赖原理，详解神经元、反向传播、损失函数、残差连接等核心概念，对比ANN/CNN/RNN/Transformer网络架构；另一方面聚焦科学领域专用模型—解析AI模型需遵守的物理约束与对称性，剖析局部环境描述方法分类，深入解读HDNNPs、ANI、DeePMD等经典模型的技术特性。实践环节重点突破DeePMD生态：完成离线安装与验证测试、输入文件参数精析、训练/测试全流程操作。通过LAMMPS+DeePMD联用实现高精度分子动力学模拟，掌握分子轨迹后处理技术，并系统演练DPGEN软件的工作流配置（参数文件解析、跨分区任务提交、收敛标准判定）。

第三天：构建机器学习力场全流程

第三天进入高级课程，以二维材料为范例，建立"数据-模型-验证"技术闭环。理论层面：解构机器学习力场科学内核，从势能面数学本质到DFT数据生成范式，剖析NEP模型的GPU加速原理，通过DeePMD/GAP/SchNet对比研究揭示模型选择规律。实践环节打造端到端工程体系：基于Materials Project数据库实现数据清洗与预训练优化，集成M3GNet智能采样与AIMD主动学习技术，突破传统DFT数据局限，最终完成热导率预测与声子态密度等多尺度模拟，并通过独创的"量子精度-微观结构"验证体系确保模型可靠性。

第四天：机器学习力场大模型的开发与应用

第四天聚焦材料模拟终极挑战，构建"预训练-微调-部署"技术生态。理论解析MACE-MP-0、CHGNet等大模型的架构革新——通过图注意力与等变网络实现跨尺度建模，结合电池界面动力学等案例揭示非平衡态预测优势。实践环节打造全栈开发平台：基于ASE框架实现势函数迭代优化，通过LAMMPS多GPU并行完成晶圆级模拟，创新性融合预训练迁移策略，在石墨烯外延生长等场景实现精度效率双优。针对有机体系，运用MACE-OFF23势函数精准预测结构演化规律。

第五天：机器学习力场大模型的开发与应用作为机器学习力场领域的突破性技术范式，本日课程深度聚焦等变模型（Equivariant Models）这一学术前沿，系统解构其通过严格保持SE(3)物理对称性实现量子精度建模的核心机理，揭示高阶架构在数据效率与泛化能力上的颠覆性优势。课程将结合NequIP等标杆模型，展示几何深度学习如何重构势能面逼近的数学本质。对比NEP模型与传统力场对水分子能量、力的预测差异，确保模型达到实验验证标准，通过真实代码操作与经典案例，掌握从理论到落地的全流程技能，胜任电池材料、纳米器件等领域的尖端模拟需求。实操部分包括DeePMD 软件的进阶使用与补充讲解，包括多 GPU 并行训练，LAMMPS 以多 GPU 并行方式运行机器学习力场模型，使用 Python 代码快速可视化机器学习力场模型在等变与不变设计上的区别，使用多种机器学习的降维方法结合 K-Means 聚类从分子模拟轨迹中以低冗余方式提取多帧结构文件。以及MACE的超参数介绍和使用经验，MACE模型与DeePMD模型的对比，Libtorch与 LAMMPS软件的编译，机器学习力场领域的ChatGPT的使用与分析，对通用大模型进行微调与分析，以及DPA-1和DPA-2的介绍与特点。

机器学习与分子动力学大纲

《AI赋能MD——机器学习力场驱动的分子动力学模拟》

1. 第一天理论内容

a) 诺贝尔奖的AI元年

i. AI与 SCIENCE的交叉：

b) 科学研究的四范式

i. 从大数据时代到AI4SCIENCE时代

c) AI4SCIENCE时代的分子动力学模拟

i. 分子模拟基本方法与发展历史

ii. 经验力场与第一性原理方法的对比与区别

iii. 机器学习力场方法的兴起

d) 基于机器学习的分子动力学方法在各个领域的应用情况与发展趋势，以及相关支撑项目

e) 机器学习的分子动力学的特点，分类和工作流程

f) 数据集的常见收集方式与建议

g) Linux系统与超算服务器的常规操作

i. ls/ll/cd/cp/mv/cat/pwd/less/tail/mkdir/touch以及vim的常见操作

h) 虚拟环境(Anaconda)的使用

i. conda create/activate/deactivate/install/info/env等命令

i) Python的介绍与基本使用

i. Python的基本数据类型

ii. Pycharm的常见用法与代码调试，以及虚拟环境的配套

j) 分子模拟软件介绍

i. GPUMD的入门与使用

1. 软件发展趋势与方法特点

2. 运行脚本与注意事项

3. NEP力场的简要介绍

4. 使用pyNEP软件和Calorine快速、自动化生成任意有机分子的力场参数文件（同时也适用GROMACS）

ii. LAMMPS的入门与使用

1. 软件发展趋势与特点

2. 大规模并行的原理：域分解算法介绍

3. 输入文件的详细解析与注意事项

4. 相关势函数和晶格常数的获取渠道

5. 分子模拟轨迹的后处理与分析：径向分布函数与扩散系数

6. 机器学习势函数在LAMMPS中的使用

k) 量子化学计算软件的介绍与快速上手

i. 量子化学中常见理论方法的分类与区别，DFT相关泛函的简要介绍

ii. VASP软件的介绍与快速上手：

1. 软件发展趋势与特点

2. 安装与使用，以及赝势文件的介绍与获取

3. 输入文件的字段解释与注意事项

4. 使用Shell实现自动化提交任务与任务后处理

5. 在VASP中计算单点能

l) MS软件的基本介绍与LAMMPS结合使用

i. MSI2LMP工具及PCVV/CVFF力场的概述

ii. 使用LAMMPS执行有机体系的分子模拟

iii. 基于机器学习力场方法，结合LAMMPS执行合金体系，锂电池体系的分子模拟

iv. 使用ASE等软件进行模拟结果的后处理分析与Python高质量科研绘图，包括：能量与力的预测曲线，径向分布函数，键长键角二面角分布等。

v. 科研绘图软件VMD、OVITO的基本使用及编程脚本示例。

2. 第二天理论内容（机器学习力场的模型设计）

a) 机器学习与深度学习的快速入门

i. 常见概念与分类

ii. 机器学习的发展历史以及通用近似理论：

1. 通过交互的可视化案例，理解神经网络的通用近似理论

2. 解释神经网络对GPU的依赖

iii. 神经元，反向梯度下降，损失函数，过/欠拟合等基本概念

iv. ANN, CNN, RNN等经典深度神经网络的基本框架的介绍与特点

v. 相关学习资源的推荐

vi. Pytorch与Tensorflow的发展现状

b) 科学领域的机器学习模型介绍

i. AI模型在势函数开发中需要遵守的几个物理约束/物理对称性

ii. 高效描述局部环境方法的分类与特点

1. 基于核方法或深度神经网络方法

2. 基于描述符或分子图方法

iii. 基于描述符的机器学习力场模型

1. MACE模型详解与发展

a) 机器学习力场的开篇工作

2. 机器学习力场模型Deep Potential

a) DeePMD工作的详解

b) DeePMD的发展和几种描述符的介绍，特点与应用

c) DeePMD的压缩原理与特点

d) DPGEN的工作原理

3. 机器学习力场模型NEP

a) NEP系列工作的详解

b) NEP的发展和几种描述符的介绍，特点与应用

c) NEP相关后处理软件

c) 实操内容

i. DeePMD的离线安装与验证测试

ii. DeePMD输入文件详解：与理论课的模型框架相对应地进行超参数设定的讲解，及使用经验

iii. DeePMD的常见功能，包括训练，重启，冻结，压缩和测试

iv. DeePMD的常见问题与训练过程的分析

v. 综合使用LAMMPS和DeePMD, 执行高精度的分子动力学模拟

vi. 分子模拟的数据后处理与分析

vii. DPGEN软件的安装，介绍与工作流程

viii. DPGEN软件的输入和输出文件：param.json和machine.json文件的参数详解

ix. DPGEN软件跨计算分区的提交任务示例；不同量化级别方法的示例

x. DPGEN软件的常用命令与使用经验，以及不同体系收敛的参考标准

xi. GPUMD&NEP的离线安装与验证测试

xii. GPUMD&NEP输入文件详解：与理论课的模型框架相对应地进行超参数设定的讲解，及使用经验

xiii. GPUMD&NEP的常见功能，包括训练，重启，冻结，压缩和测试

xiv. GPUMD&NEP的常见问题与训练过程的分析

xv. 综合使用LAMMPS和DeePMD, 执行高精度的分子动力学模拟

xvi. 分子模拟的数据后处理与分析

xvii. GPUMD&NEP后处理软件的安装，介绍与工作流程

xviii. GPUMD&NEP软件的常用命令与使用经验，以及不同体系收敛的参考标准

3. 第三天（高级课程 —— 从头构建机器学习力场）

a) 机器学习力场的特性，发展和分类

i. 特性解析：高精度与泛化能力突破

ii. 发展脉络：从浅层网络到深度势能模型

iii. 分类体系：基于描述符/端到端模型的二分法

b) 机器学习力场构建的一般流程，从量子计算到分子动力学的闭环

c) 方法的完备性，效率和系列发展

i. 密度泛函理论的逼近程度

ii. 百万原子体系的实时模拟

iii. 典型机器学习力场的迭代升级

d) 适用于大规模GPU并行框架的NEP模型

e) 主流机器学习力场模型的详解与比较（与传统力场的加速比分析）

f) 验证机器学习力场的准确性

i. 能量/力/应力的一致性检验

ii. 结合动力学过程验证势函数对材料性质结构的预测能力

g) 实操内容（石墨烯等二维材料为案例）

i. 下载收集公开数据集

ii. 公开数据集的评估

iii. 公开数据集的预训练和数据筛选

iv. 使用MACE-MP-0，CHGNET，M3GNET等通用势函数获取初始构型

v. 从materials project收集初始构型

vi. DFT单点计算

vii. 从DFT结果提取数据集（如何考虑色散力）

viii. 验证机器学习力场的准确性

ix. 主动学习技术

x. AIMD+微扰等数据集扩充技术

xi. 数据集精简技术

xii. 机器学习力场在热导率的应用

xiii. 机器学习立场驱动的晶体材料声子性质计算

4. 第四天（高阶应用——机器学习力场大模型的开发与应用）

a) 现有机器学习力场大模型简介与发展

i. 大模型生态：MACE/M3GNet/CH3GNET等架构

ii. 预训练范式

iii. 开源框架：GPUMD-NEP集成方案

b) 机器学习力场大模型使用案例详解

i. 工业级应用：电池材料界面演化模拟

ii. 相变过程的预测验证

iii. 化学反应

c) 构建机器学习力场大模型各类数据集简介

i. 使用ASE在PYTHON环境下实现主动学习和代码详解

d) 实操部分（通用势函数的完全演示案例）

i. 使用ASE在PYTHON环境下实现主动学习和代码详解

ii. ASE+calculator计算各类静态性质

iii. calculator进行高通量计算

iv. MACE-MP-0模型的使用（石墨烯生长，二维材料力学模拟）

v. 通用势函数的MD模拟（包括基于ASE的MD模拟和基于LAMMPS的MD模拟）

vi. 使用预训练模型进行微调

vii. 预训练微调与从头训练的对比

viii. 基于MACE-OFF23，NEP模型的势函数对有机物的模拟MACE模型的超参数介绍和使用经验

5. 第五天（高级课程 —— 等变模型系列，领域热点）

a) 等变模型的概念，特点，分类和应用

b) 等变模型的分类与特点

c) 高阶等变模型的介绍：超高数据利用率与优秀的泛化能力

d) 高阶等变模型与传统模型，经验力场的区别

e) 等变机器学习力场的经典模型

i. NequIP示例模型的详解和代码框架

f) 实操内容

i. DeePMD软件的进阶使用与补充讲解，包括多GPU并行训练

ii. LAMMPS以多GPU并行方式运行机器学习力场模型

iii. 使用Python代码快速可视化机器学习力场模型在等变与不变设计上的区别

iv. 使用机器学习数据降维及结合最远点采样法，从分子模拟轨迹中以低冗余方式提取多帧结构文件。

v. NequIP模型的超参数介绍和使用

vi. 复现多篇文献结果（液态水、Si等体系）

vii. 基于委员会方法的主动学习方案构建钙钛矿 NEP 模型

viii. 以 DP 势函数的数据集为基础展示水的 NEP 模型的构造与评估

部分案例图片：

机器学习与分子动力学老师

主讲老师徐老师，现任海外Top50高校博士后研究员，多个开源代码核心贡献者，精通分子动力学模拟与机器学习方法开发，具有丰富机器学习势函数研发经验，熟练掌握各类开发工具与后处理软件。已在Nat. Commun.、Chem. Mater.、Energy Storage Mater.等顶级期刊发表机器学习相关论文20余篇。

机器学习与第一性原理大纲

第一天课程：理解第一性原理计算的基本理论框架，包括薛定谔方程、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程等核心概念。掌握机器学习在材料科学中的应用现状与发展趋势，了解当前领域内的前沿成果与挑战。

第一天上午

理论内容

介绍量子力学在材料科学中的应用及其重要性。

第一性原理计算的基本概念：从量子力学到材料性质的预测。

机器学习的兴起及其在科学研究中的应用。

机器学习在材料设计、性质预测和高通量计算中的应用案例。

当前机器学习技术在第一性原理领域的突破与挑战。

未来发展趋势：从数据驱动到智能设计。

典型案例分析：如催化剂设计、二维材料的高通量筛选等。

实操内容

Python环境搭建：Anaconda的安装与使用。

Jupyter Notebook的使用：代码编写、运行与调试的基本操作。

安装常用机器学习库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn等。

深度学习框架（PyTorch）的安装与环境配置。

安装第一性原理软件

第一天下午

实操内容

Python的基本语法：缩进、注释、变量命名规则。

数据类型详解：整数、浮点数、字符串、布尔值。

序列类型：列表、元组、集合的操作与区别。

映射类型：字典的创建、访问与修改。

条件语句：if-elif-else的使用场景与逻辑判断。

循环语句：for循环与while循环的语法与应用。

循环控制：break、continue、pass语句的作用与使用场景。

自定义函数：函数的定义、参数传递、返回值。

模块的导入与使用：标准库与第三方库的调用。

类与对象的基本概念：封装、继承、多态。

类的定义与实例化：属性与方法的使用。

面向对象的设计思想：如何通过类组织代码结构。

NumPy数组的创建与操作：数组的形状、索引、切片。

数学运算：矩阵运算、统计函数、随机数生成。

示例应用：数据标准化、矩阵变换等。

Pandas：数据分析利器

数据结构：Series与DataFrame的创建与操作。

数据处理：数据清洗、筛选、分组、聚合。

数据读写：CSV、Excel文件的读取与保存。

示例应用：材料数据的预处理与分析。

Matplotlib：数据可视化

基本绘图：折线图、柱状图、散点图的绘制。

第二天课程：熟练掌握第一性原理软件的使用方法，包括输入文件编写、任务提交、结果分析等。学会使用Python及其科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib）进行数据分析与处理。掌握机器学习库（如Scikit-Learn、PyTorch）的基本使用方法，能够搭建并训练简单的神经网络模型。

第二天上午

理论内容

讲解第一性原理计算：薛定谔方程、波函数与电子状态、Hohenberg-Kohn定理、Kohn-Sham方程、交换-相关泛函、晶格的周期性、平面波与平面波基组、

介绍VASP软件的基本操作和输入文件编写方法。

详细指导如何编写VASP的输入文件，包括INCAR、KPOINTS、POSCAR等。

演示如何提交VASP计算任务：命令行提交、作业调度系统提交、OSZICAR、OUTCAR

第二天下午

实操内容

使用Python实现批量计算任务的生成与提交。

高效计算流程：并行计算、分布式计算的优化。

结构优化结果分析：能量、晶格参数、原子位置的收敛性。

电子结构、力学性质、热学性质的计算与分析。

使用Matplotlib绘制能带图、态密度图等。

实战1：二氧化碳还原反应（CO₂RR）的催化剂设计、选择与催化剂性能相关的特征（如电子结构、表面性质等）、使用Scikit-Learn搭建线性回归、决策树等模型。通过交叉验证评估模型的预测性能。用机器学习预测二氧化碳还原催化剂的少特征模型

实战2：氧还原反应（ORR）和氧进化反应（OER）在能源存储中的重要性。从第一性原理计算结果中提取材料的电子性质和催化活性指标。基于物理直觉和机器学习算法选择关键特征。DFT和机器学习方法加速具有高ORR和OER催化活性的DMSCs的发现

第三天课程：学习高通量计算策略，掌握自动化脚本编写技巧，能够高效处理大规模计算任务。理解机器学习在材料性质预测中的应用，掌握特征工程、模型训练与验证的基本流程。

第三天上午

实操内容

pymatgen的功能与应用场景：从材料结构到计算文件的生成。

材料项目（Materials Project）数据库的访问与数据提取。

使用pymatgen获取晶体结构：通过材料ID或化学式查询。

批量下载结构数据：自动化脚本编写与数据管理。

批量生成计算文件：POSCAR、INCAR等。

自动化生成VASP输入文件。

编写Python脚本，从Materials Project下载一组材料的结构数据。

分析下载数据的格式与内容，提取关键信息（如晶格参数、原子位置等）。

使用pymatgen的API查询Materials Project数据库。

筛选特定条件下的材料数据：如元素组成、晶体结构类型等。

第三天下午

理论内容

介绍晶体结构与电子结构特点

晶体结构的基本概念：布拉维格子、空间群、对称性。

电子结构计算：能带计算流程、能带图的解读。

态密度分析：电子态密度的物理意义与计算方法。

电荷密度分析：电荷分布与材料性质的关系。

材料计算的特征工程

特征类型：空间特征（晶格参数、原子间距等）、拓扑特征（拓扑绝缘体的特征）、化学特征（元素组成、键合类型等）、物理特征（电子结构、力学性质等）。

统计特征与信息熵：如何从数据中提取统计信息。

领域特定特征的构建与优化：结合物理直觉与机器学习方法。

特征工程在材料计算中的重要性。

当前研究热点：如何通过特征工程提高机器学习模型的性能。

实操内容

实战3：VASP计算TiO2的电子能带结构和密度态、电荷密度、功函数

实战4：VASP和机器学习实现二维材料的高通量计算

第四天课程：掌握卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等深度学习模型的基本原理及其在材料科学中的应用。学会使用机器学习力场（如ML-FFs）结合分子动力学软件（如LAMMPS）进行复杂体系的模拟与分析。

第四天上午

理论内容

神经元的基本结构与功能。

常见激活函数：ReLU、Sigmoid、Tanh等。

前向传播与反向传播的基本原理。

网络结构设计：全连接层、卷积层、循环层。

CNN在图像识别中的应用。

RNN在序列数据处理中的优势。

GNN在材料科学中的应用：图结构数据的处理。

实操内容

PyTorch的基本功能与模块化设计。

构建简单的神经网络模型。

实战5：基于图神经网络的钠离子电池正极材料人工智能驱动设计

第四天下午

理论内容

讲解分子动力学模拟的基本原理

分子动力学的基本概念：牛顿运动方程的数值求解。

温度、压力与化学势的定义与计算：热力学量的统计计算方法。

微观状态与系综选择：NVT、NPT、NVE等系综的区别与应用场景。

时间步长与模拟精度的平衡：选择合适的模拟参数。

实操内容

实战6：如何通过机器学习力场提高分子动力学模拟的效率、力场的构建与训练：从第一性原理数据中训练机器学习力场模型、VASP-MD及机器学习力场计算：力场的构建与训练

实战7：AIMD在复杂体系中的应用与挑战、从头算分子动力学模拟AIMD后处理分析-轨迹分析：径向分布函数、扩散系数等。

第五天课程：通过实战案例，如催化剂设计、二维材料高通量计算等，巩固所学知识，提升解决实际问题的能力。学会使用开源工具（如pymatgen、matminer）获取材料数据，构建数据驱动的机器学习模型。

完成本课程后，学员将具备独立开展第一性原理与机器学习交叉研究的能力，能够运用所学知识解决材料科学中的实际问题，并为未来的研究工作奠定坚实的基础。

第五天上午

理论内容

LAMMPS输入文件的编写及任务提交

指导如何编写LAMMPS的输入脚本，并提交计算任务。

in文件基本语法：结合实例，讲解in文件常用命令

LAMMPS在材料科学中的应用现状与挑战。

当前研究热点：机器学习力场与LAMMPS的结合。

实操内容

实战8：如何通过机器学习势实现VASP与LAMMPS的无缝对接;PyXtal_FF的安装与配置：环境搭建与依赖安装;从VASP数据中训练机器学习势，并在LAMMPS中应用;通过LAMMPS模拟验证机器学习势的准确性。

第五天下午

实操内容

通过案例展示LAMMPS在模拟材料力学性能方面的应用-力学性能模拟：应力-应变曲线的计算：模拟材料的拉伸、压缩过程。弹性模量的计算：通过线性拟合应力-应变曲线得到弹性模量。断裂强度的模拟：分析材料在高应力下的断裂行为。

实战9：从第一性原理计算（如VASP）中提取数据：能量、力、应力等;数据清洗、归一化、划分训练集与测试集;使用机器学习框架（如Scikit-Learn、PyTorch）训练原子势模型;调整模型结构与超参数，提高模型的拟合能力和泛化能力;将训练好的模型导入LAMMPS，进行分子动力学模拟;比较模拟结果与第一性原理计算结果。

实战10：傅里叶定律与热扩散方程。分子动力学中的热导率计算：Green-Kubo公式与非平衡分子动力学方法;使用机器学习势（如MLIP）进行大规模分子动力学模拟;计算材料的热导率：通过模拟结果计算热流密度与温度梯度;编写LAMMPS输入脚本，使用机器学习势进行热导率计算。分析模拟结果，讨论材料的热导率与其微观结构的关系。

案例图片：

机器学习与第一性原理老师

主讲老师来自国内高校，拥有扎实的理论知识和丰富的研究经验，参与多项国家自然科学基金面上项目。熟悉深度学习方法和第一性原理计算及相关软件的使用，具有丰富的编程经验，有深入的研究和优秀的成果。并在多个权威期刊上发表，至今他已经发表了40余篇SCI检索论文。授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂，受到学员们的一致认可和高度评价！

深度学习与有限元仿真分析应用大纲

Day 1：深度学习算法理论与实践的概述

1-Python安装与环境配置方法

本篇为《数据技术Python基础入门》课程教学课件，主要介绍Python的安装与环境配置方法。Python作为一门通用型的编程语言，可以通过很多方法完成安装，同时，也可根据实际需求搭建不同类型的开发环境。由于本次课程是围绕Python数据技术展开的Python基础内容讲解，而在实际的数据分析、机器学习建模、甚至是算法工程的工作当中，Jupyter开发环境都是最通用的开发环境，同时，由于Jupyter本身也是Notebook形式的编程环境，非常适合初学者上手使用。因此，本次课程将主要采用JupyterNotebook/Jupyter Lab来进行教学。

2-张量（Tensor）的创建和常用方法

张量是深度学习中最基础和核心的数据结构，它是对标量（0阶张量）、向量（1阶张量）和矩阵（2阶张量）的高维推广，能够有效地表示和处理多维数据。在深度学习中，张量不仅用于存储和批量处理输入数据（如图像、视频、语音等多维信号），还用于表示神经网络的权重、激活值和梯度等参数，并支持在GPU等硬件上进行高效的并行计算。通过张量运算（如张量加法、乘法、转置、卷积等），深度学习框架能够自动进行梯度计算和反向传播，从而实现神经网络的训练和优化。此外，张量的数学性质和运算规则为设计新型神经网络架构和实现复杂的数据转换提供了理论基础，使得深度学习能够处理越来越复杂的实际问题。

3-Python实现基本优化思想与最小二乘法

所谓优化思想，指的是利用数学工具求解复杂问题的基本思想，同时也是近现代机器学习算法在实际建模过程中经常使用基础理论在实际建模过程中，我们往往会先给出待解决问题的数值评估指标，并在此基础之上构建方程、采用数学工具、不断优化评估指标结果，以期达到可以达到的最优结果。本节，我们将先从简单线性回归入手，探讨如何将机器学习建模问题转化为最优化问题，然后考虑使用数学方法对其进行求解。

4-基于Pytorch的深度学习入门

一个好的深度学习模型，应该是预测结果优秀、计算速度超快、并且能够服务于业务（即实际生产环境）的。巧合的是，PyTorch框架正是基于这样目标建立的。一个神经网络算法的结果如何才能优秀呢？如果在机器学习中，我们是通过模型选择、调整参数、特征工程等事项来提升算法的效果，那在神经网络中，我们能够做的其实只有两件事：1）加大数据规模2）调整神经网络的架构，也就是调整网络上的神经元个数、网络的层数、信息在网络之间传递的方式。对于第一点，PyTorch的优势是毫无疑问的。PyTorch由Facebook AI研究实验室研发。在2019年，FB每天都需要支持400万亿次深度学习算法预测，并且这个数据还在持续上涨，因此PyTorch天生被设计成非常适合进行巨量数据运算，并且可以支持分布式计算、还可以无缝衔接到NVIDIA的GPU上来运行。除此之外，PyTorch的运行方式有意被设计成更快速、更稳定的方式，这使得它运行效率非常高、速度很快，这一点你在使用PyTorch进行编程的时候就能够感受到。为高速运行巨量数据下的神经网络而生，PyTorch即保证了神经网络结果优秀，又权衡了计算速度。

5-单层神经网络

神经网络的原理很多时候都比经典机器学习算法简单。了解神经网络，可以从线性回归算法开始。我们通过PyTorch基本数据结构Tensor和基本库Autograd，在给autograd举例，对线性回归进行简单的说明和讲解。

6-深层神经网络

多层神经网络与单层神经网络在许多关键点上其实有所区别，这种区别使用代数表示形式会更容易显示。比如，单层神经网络（线性回归、逻辑回归）中直线的表现形式都是，且是结构为列向量，但在多层神经网络中，随着“层”和神经元个数的增加，只有输入层与第一个隐藏层之间是特征与的关系，隐藏层与隐藏层、隐藏层与输出层之间都是与的关系。并且，即便是在输入层与第一个隐藏层之间，单个特征所对应的不再是列向量，而是结构为(上层特征神经元个数，下层特征神经元个数)的矩阵。并且，每两层神经元之间，都会存在一个权重矩阵，权重将无法直接追踪到特征x上，这也是多层神经网络无法被解释的一个关键原因。

7-神经网络的损失函数

损失函数（Loss Function）是衡量神经网络模型预测输出与实际目标值之间差异的度量标准，它在训练过程中扮演着"指南针"的角色。通过最小化损失函数，神经网络能够不断调整其内部参数（权重和偏置），从而提高预测准确性。常见的损失函数包括均方误差（MSE，用于回归问题）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss，用于分类问题）、平均绝对误差（MAE）等。在训练过程中，神经网络通过反向传播算法计算损失函数对各个参数的梯度，并利用梯度下降等优化算法来更新参数，最终使损失函数达到最小值，从而得到一个性能良好的模型。选择合适的损失函数对模型的训练效果至关重要，需要根据具体的任务类型和数据特征来确定。

8-基于Pythorch的神经网络构建

我们将以分类深层神经网络为例，为大家展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。在本节课中，我们将从梯度下降法向外拓展，介绍更常用的优化算法，实现神经网络的学习和迭代。在本节课结束的时候，你将能够完整地实现一个神经网络训练的全流程。

Day 2：基于多尺度仿真与人工神经网络的复合材料本构重构技术( 文献理论+代码实操讲解)

1. 多尺度技术背景及概念

1.1 多尺度技术发展

从20世纪末开始的计算机模拟技术快速发展，到当今跨尺度协同仿真方法的突破。介绍多尺度技术在材料科学、工程力学等领域的发展历程，重点阐述计算能力提升带来的模拟技术革新，以及不同尺度模拟方法的融合过程。包括早期的单尺度模拟局限性，到现代多尺度协同仿真的重大突破，展示这一技术在材料设计和性能预测中的重要作用。

1.2 多尺度技术种类

详细介绍三类主要的多尺度模拟方法：串行多尺度法、并行多尺度法和并串行混合多尺度法。解析每种方法的特点、适用范围和局限性。串行方法侧重于不同尺度间的信息传递，并行方法强调不同尺度的同步计算，而混合方法则综合了两者优势。通过实际案例说明各类方法在不同应用场景中的选择依据。

1.3 多尺度技术实施方法

深入探讨多尺度仿真的具体实施策略，包括尺度衔接技术、信息传递机制和边界条件处理方法。重点讲解均匀化理论在多尺度分析中的应用，以及如何处理不同尺度之间的计算精度平衡问题。通过具体的工程实例，展示多尺度技术在复杂材料系统分析中的实施流程。

2. ABAQUS与Python二次开发

2.1 ABAQUS脚本概述

介绍ABAQUS二次开发的基础框架，包括Python脚本接口、CAE环境开发和用户子程序开发三大模块。详细说明ABAQUS的对象模型结构，以及如何通过Python脚本实现模型的参数化建模、提交计算和后处理分析。重点阐述脚本开发相比GUI操作的优势。

2.2 Python语言介绍

系统讲解用于ABAQUS开发的Python核心语法，包括数据类型、控制流程、函数定义、类和对象等。特别强调在ABAQUS环境下常用的Python模块，如numpy用于数值计算，os和sys用于系统操作，以及ABAQUS特有的Python模块如abaqus、abaqusConstants等。

2.3 ABAQUS脚本编写

通过实例展示ABAQUS脚本的编写方法，包括几何建模、网格划分、材料定义、边界条件设置、求解控制等关键步骤。介绍脚本调试技巧，错误处理方法，以及如何优化脚本执行效率。重点讲解参数化建模的实现方法。

2.4 含骨料/纤维RVE模型二次开发

详细介绍代表性体积元素(RVE)的概念和建模方法，重点讲解如何通过Python脚本实现复杂RVE模型的自动化生成。包括随机分布算法、界面建模技术、周期性边界条件的实现等关键技术。展示完整的RVE建模到计算的自动化流程。

2.5 插件开发

系统讲解ABAQUS插件开发的完整流程，包括GUI设计、功能实现、调试部署等环节。介绍插件开发的框架结构，重点说明如何将已有的Python脚本封装为用户友好的图形界面工具。讲解插件的注册、安装和分发方法。

3. 人工神经网络驱动的多尺度FE2方法

3.1 协同多尺度FE2方法技术详解

深入解析FE2方法的理论基础，包括宏观-微观尺度的耦合机制、计算同步策略和信息传递方法。重点讲解尺度转换的数学原理，以及如何在有限元框架下实现多尺度协同计算。通过典型算例展示FE2方法的实现过程。

3.2 基于UMAT的ABAQUS协同多尺度方法概述

详细介绍UMAT用户子程序在多尺度分析中的应用，包括UMAT的基本结构、调用机制和数据交换接口。重点说明如何通过UMAT实现微观RVE计算结果向宏观尺度的传递，以及如何处理非线性问题。

3.3 基于UMAT的ABAQUS协同多尺度仿真实施

通过完整的案例展示多尺度仿真的实施过程，包括模型建立、UMAT编程、计算控制和结果分析等环节。重点讲解多尺度计算中的收敛性控制、效率优化和结果验证方法。提供详细的实施步骤和注意事项。

3.4 ANN网络架构介绍

系统介绍应用于多尺度分析的神经网络结构设计，包括输入层设计、隐藏层配置和输出层定义。重点讲解如何选择适当的网络结构和激活函数，以及如何通过网络设计提高计算效率和预测精度。

3.5 基于ANN的高保真FE2驱动的先进FE2方法的具体框架

详细阐述神经网络与FE2方法的融合框架，包括训练数据的生成、网络训练策略、预测结果的应用等环节。重点介绍如何通过神经网络代替传统的微观计算，显著提高计算效率。展示该方法在实际工程问题中的应用效果。

专题2.2：基于深度学习的金属材料力学性能预测与结构-性能关系建模（文献理论+代码实操讲解）

在工程材料科学与先进制造技术深度融合的背景下，深度学习技术在材料力学性能预测领域显示出巨大潜力。本专题将系统介绍如何利用深度神经网络技术构建高效准确的微观结构-力学性能预测系统，通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握从数据处理到模型部署的完整技术链条。本专题内容体系完整，由浅入深，兼顾理论基础与工程实践。通过专题培训，学员将系统掌握深度神经网络在材料力学性能预测中的前沿应用方法，并能够独立构建基于深度学习的材料性能预测系统。每个模块都配备详实的代码示例与实操讲解，确保学员能够将理论知识转化为实际应用能力。

1. 深度学习与材料科学的交叉应用

1.1 材料科学中的数据驱动方法概述

详细介绍材料科学领域数据驱动方法的发展历程，从传统的经验模型到现代机器学习和深度学习技术的应用。重点阐述计算能力提升和大数据技术发展对材料性能预测方法的革新，以及不同机器学习方法在材料科学中的应用优势。包括数据驱动方法在材料设计、性能预测和工艺优化中的作用，展示这一技术在现代制造工程中不断扩大的应用场景。

1.2 结构-性能关系的深度学习建模

系统讲解利用深度学习技术建立材料微观结构与宏观性能之间关系的基本原理。包括模型设计思路、特征提取方法和网络架构选择等核心问题。重点分析传统有限元模拟与深度学习方法的优势互补性，以及如何设计高效的深度学习模型来替代或辅助计算密集型的有限元分析。通过实际案例说明深度学习在材料结构-性能预测中的独特价值。

2. 卷积神经网络与材料性能预测

2.1 CNN基本原理与材料科学应用

系统介绍卷积神经网络的核心概念和基础理论，包括卷积运算、池化操作、激活函数等基本组件。深入解析CNN相比传统神经网络在图像处理领域的优势，尤其是局部感受野、权重共享和多层次特征提取能力。通过直观的图示和数学原理，帮助学员全面理解CNN在材料科学中的应用机制。

2.2 微观结构图像的CNN特征提取

详细讲解如何设计适合材料微观结构特性的CNN模型，以及如何通过合适的网络结构和训练策略提高特征提取效率。重点分析不同类型的卷积层、激活函数和池化方法对材料特征提取的影响。通过完整的代码实例，展示从数据加载到模型训练的全流程实现。

2.3 基于CNN的多相材料力学性能预测

系统介绍基于CNN的力学性能预测方法，包括单一性能预测和多性能联合预测模型。重点讲解如何处理多相材料中的复杂相互作用，以及如何通过网络设计捕捉相组成、相形态和相界面对力学性能的影响。通过实际案例，展示CNN模型在不同材料系统中的预测性能和应用局限性。

3. 深度神经网络模型优化与实现

3.1 模型架构设计与优化

系统讲解针对材料科学问题的深度学习模型架构设计，包括网络深度、宽度选择和特殊层结构的设计原则。重点分析不同架构对预测精度和计算效率的影响，以及如何针对特定材料系统优化网络结构。通过对比实验展示模型架构优化的效果和方法论。

3.2 多管道Siamese网络结构设计

详细介绍Siamese网络结构在材料科学中的应用，特别是处理多源输入数据（如相分布和晶体取向）的方法。重点讲解如何设计多管道并行处理结构，以及不同特征提取路径的融合策略。通过实际案例展示Siamese结构相比传统序列网络的优势和实现技巧。

3.3 损失函数设计与训练策略

深入探讨适合材料性能预测的损失函数设计，包括均方误差、平均绝对百分比误差等损失函数的特点及适用场景。重点分析训练过程控制、学习率调整、批量大小选择等关键参数的优化方法。通过代码实例演示完整的训练过程和模型评估方法。

4. 具体实施与代码实例（案例演示）

4.1 基于TensorFlow的多相金属材料强度预测实现

通过完整的TensorFlow代码示例，系统展示多相金属材料强度预测的全流程实现。包括数据加载、模型构建、训练过程控制和结果分析等环节。重点讲解核心代码片段的功能和参数设置，以及如何根据具体问题调整模型结构和训练策略。

4.2 CPFE-DNN集成预测增材制造不锈钢性能

详细介绍CPFE-DNN集成方法在增材制造不锈钢性能预测中的应用。通过实际案例展示从微观结构表征、CPFE模拟到DNN训练和验证的完整过程。重点分析不同马氏体含量对屈服强度的影响，以及DNN模型在预测新组分材料性能中的泛化能力。

Day 3：NN-EUCLID无应力数据的深度学习超弹性材料本构建模( 文献理论+代码实操讲解)

1. 超弹性材料力学行为分析

1.1 Hyperelastic材料力学行为

详细介绍超弹性材料的本构特性，包括大变形非线性、应力-应变关系的路径独立性、能量守恒特性等核心概念。重点讲解各类超弹性本构模型（如Neo-Hookean模型、Mooney-Rivlin模型、Yeoh模型等）的理论基础、适用范围和局限性。通过实际工程案例，展示不同本构模型在描述材料行为时的特点和选择依据。

1.2 Hyperelastic材料仿真分析（案例）

通过具体的工程案例，系统展示超弹性材料的有限元分析流程。包括材料参数的确定方法、本构模型的选择策略、几何非线性和接触非线性的处理技术等。重点介绍ABAQUS中内置的超弹性材料模型的使用方法，以及如何通过实验数据拟合确定材料参数。展示典型结构（如减震器、密封圈等）的分析过程和结果验证方法。

2. 输入凸神经网络（ICNN）

2.1 ICNN技术介绍

深入讲解输入凸神经网络的基本原理和特点，包括网络结构设计、权重约束方法、激活函数选择等关键技术。重点阐述ICNN在保证预测结果凸性方面的优势，以及如何通过网络设计实现热力学一致性的保证。详细介绍ICNN与传统神经网络的区别，及其在材料本构建模中的独特优势。

2.2 ICNN技术具体实施及讲解（案例）

通过完整的案例展示ICNN在超弹性材料建模中的应用。包括网络结构的具体实现、训练数据的准备、模型训练过程的控制和优化等环节。重点讲解如何通过PyTorch实现ICNN，如何设置合适的损失函数，以及如何评估模型性能。提供详细的代码实现和调试技巧。

3. 无监督深度学习超弹性本构定律

3.1 问题设定

系统阐述基于无监督学习的超弹性本构建模框架，包括问题的数学描述、物理约束条件的表达、目标函数的构建等。重点说明如何将材料本构建模问题转化为适合深度学习的形式，以及如何在模型中嵌入物理定律约束。

3.2 从逐点数据近似位移场

详细介绍如何利用深度学习方法从离散的实验数据中重建连续的位移场。包括数据预处理技术、网络结构设计、插值算法选择等关键环节。重点讲解如何保证重建位移场的物理合理性，以及如何处理边界条件和连续性约束。

3.3 基于神经网络的本构模型

深入探讨神经网络在材料本构建模中的应用方法，包括网络架构设计、变形梯度到应力的映射关系建立、能量函数的构造等。重点阐述如何通过网络设计保证预测结果满足材料本构关系的基本要求，如客观性、各向同性等。

3.4 无监督学习的本构模型

系统介绍无监督学习在本构建模中的实现方法，包括自编码器的应用、潜在空间的构建、物理约束的实现等。重点讲解如何在缺乏直接应力-应变数据的情况下，通过位移场信息实现材料本构关系的重建。

4. 数值基准

4.1 数据生成

详细介绍用于模型训练和验证的数据生成方法，包括有限元模拟数据的生成、实验数据的采集和处理、数据增强技术等。重点说明如何设计合理的加载路径，以保证数据的代表性和完备性。展示数据质量控制和预处理的具体方法。

4.2 数据模型精度、泛化和FEM部署

系统讲解模型评估和应用的完整流程，包括预测精度的量化评估、模型泛化能力的测试、有限元实现方法等。

Day 4：基于物理约束人工神经网络架构实现材料本构的重构（文献理论+代码实操讲解）

1. 物理约束相关理论

1.1 变形映射

详细介绍连续介质变形的数学描述，包括参考构型和当前构型的概念，物质点的运动描述方法，以及欧拉描述和拉格朗日描述的区别和联系。重点阐述变形映射在描述材料大变形行为中的核心作用，以及如何通过变形映射建立参考构型和当前构型之间的关系。

1.2 变形梯度

系统讲解变形梯度张量的定义、物理意义和数学性质。包括变形梯度的极分解、旋转张量和伸长张量的物理含义，以及变形梯度在描述局部变形中的应用。重点分析变形梯度与位移场的关系，以及在非线性力学分析中的重要作用。

1.3 Cauchy-Green变形张量

深入探讨右Cauchy-Green变形张量和左Cauchy-Green变形张量的定义、性质和应用。重点介绍这些张量在描述材料变形状态中的优势，以及与应变测度的关系。讲解如何利用这些张量构建材料本构模型。

1.4 各向同性(Isotropy)特性及其不变量

详细讲解材料各向同性的物理含义，以及如何通过张量不变量来描述各向同性材料的力学行为。重点分析变形张量的主不变量和混合不变量的物理意义，以及在构建材料本构模型中的应用。

1.5 近似不可压缩性

系统介绍近似不可压缩材料的力学特性，包括体积约束的数学表达、应力分解方法和数值处理技术。重点讲解如何在有限元分析中处理近似不可压缩约束，以及混合元的基本原理。

1.6 完全不可压缩性和横向各向同性

深入探讨完全不可压缩材料的特殊处理方法，以及横向各向同性材料的本构描述。重点分析这类材料在数值模拟中的挑战和解决方案，包括拉格朗日乘子法和增广拉格朗日法的应用。

1.7 基本概念及热力学一致性

详细阐述材料本构模型需要满足的热力学基本原理，包括能量守恒、熵增原理等。重点讲解如何通过热力学框架保证本构模型的物理合理性，以及能量函数构造的基本原则。

1.8 材料客观性和坐标系无关性

系统介绍材料客观性原理及其数学表达，包括客观应力率的定义和应用。重点分析如何保证本构方程的坐标系无关性，以及在大变形分析中的具体实现方法。

1.9 材料对称性和各向同性

深入讲解材料对称性的数学描述，以及各向同性材料的本构表达。重点分析材料对称群的概念，以及如何通过表示定理构建符合对称性要求的本构方程。

2. 神经网络中物理信息概述

2.1 物理合理性限制

系统介绍如何在神经网络中嵌入物理约束，包括网络结构设计、损失函数构造和训练策略优化等方面。重点讲解如何保证神经网络预测结果满足基本的物理定律，如能量守恒、热力学一致性等。

2.2 物理意义深入解释与工程应用

详细分析神经网络模型中各个组件的物理含义，以及如何将物理知识转化为网络设计的指导原则。重点探讨物理信息指导下的神经网络在工程实践中的应用价值和实施方法。

3. 物理约束在神经网络模型中的应用与实现

3.1 纯数据驱动的神经网络模型构建（案例）

通过具体案例展示纯数据驱动方法的实现过程，包括数据准备、网络设计、训练过程和结果验证等环节。重点分析该方法的优势和局限性，以及如何通过数据增强提高模型性能。

3.2 能量驱动的神经网络模型构建（案例）

详细介绍基于能量方法的神经网络模型构建过程，包括能量函数的设计、网络结构的选择和训练策略的制定。重点讲解如何确保模型满足能量守恒原理，以及在非线性问题中的应用。

3.3 基于PDE的神经网络模型构建（案例）

系统展示如何将偏微分方程约束引入神经网络模型，包括方程离散化方法、损失函数构造和求解策略。重点分析Physics-Informed Neural Networks (PINNs)的实现原理和应用技巧。

4. 基于物理信息的神经网络架构与仿真技术融合

4.1 UANISOHYPER_INV人工神经网络本构子程序

详细讲解如何开发和实现UANISOHYPER_INV用户子程序，包括子程序框架设计、数据交换接口定义和计算流程控制等。重点介绍如何将训练好的神经网络模型嵌入到有限元分析中。

4.2 基于物理信息的人工神经网络与仿真技术融合

系统探讨神经网络模型与传统数值模拟方法的融合策略，包括模型部署、计算效率优化和结果验证等方面。重点分析如何在保证计算精度的同时提高仿真效率，以及在实际工程问题中的应用方法。

专题4.2：基于卷积神经网络的金属缺陷检测系统设计与实现（代码实操讲解）

在人工智能与工业质量控制深度融合的背景下，计算机视觉技术在材料缺陷检测领域的应用正日益广泛。本专题将系统讲解如何利用卷积神经网络(CNN)技术构建高效、准确的金属缺陷检测系统，通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握从数据处理到模型部署的完整技术链条。通过专题培训，学员将系统掌握CNN在金属缺陷检测中的前沿应用方法，并能够独立构建基于深度学习的视觉检测系统。每个模块都配备详实的代码示例与实操讲解，确保学员能够将理论知识转化为实际应用能力。

1.1 CNN基本原理与架构

系统介绍卷积神经网络的核心概念和基础理论，包括卷积运算、池化操作、激活函数等基本组件。深入解析CNN相比传统神经网络在图像处理领域的优势，尤其是局部感受野、权重共享和多层次特征提取能力。通过直观的图示和数学原理，帮助学员全面理解CNN的工作机制。

1.2 经典CNN模型解析

详细讲解在图像分类和目标检测领域具有里程碑意义的CNN经典模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。重点分析每种模型的创新点、架构特点和适用场景。结合金属缺陷检测的特殊需求，探讨如何选择和调整适合的基础模型架构。

1.3 深度CNN设计与优化

深入探讨CNN在金属缺陷检测中的优化策略，包括网络深度与宽度的设计、残差连接、注意力机制等先进技术。重点讲解如何针对金属缺陷的特点设计专用的网络结构，以及如何通过网络剪枝、量化等方法提高模型的运行效率。通过案例分析，展示不同网络结构在金属缺陷检测中的性能表现。

2.1 基于分类的缺陷检测方法

系统介绍基于图像分类的缺陷检测技术，包括整图分类和滑动窗口分类两种主要方法。重点讲解如何设计适合金属缺陷特性的CNN分类模型，以及如何通过合适的损失函数和评价指标指导模型训练。通过完整的代码实例，展示从数据加载到模型训练的全流程实现。

2.2 基于分割的缺陷定位技术

详细阐述语义分割在金属缺陷精确定位中的应用，包括FCN、U-Net、DeepLab等主流分割网络的原理和实现。重点介绍如何通过分割网络实现像素级缺陷定位，以及如何处理金属缺陷边界模糊、形状不规则等难点问题。通过实际案例，展示缺陷分割模型的训练与评估方法。

2.3 多模型融合与集成学习

深入探讨如何通过模型融合和集成学习提高检测系统的稳定性和鲁棒性。重点讲解Bagging、Boosting、Stacking等集成方法在缺陷检测中的应用，以及如何结合随机森林、PCA等传统机器学习方法与深度学习模型构建混合检测系统。通过案例分析，展示融合策略对检测性能的提升效果。

Day 5：利用图神经网络和神经算子技术进行高保真网格物理模拟( 文献理论+代码实操讲解)

1. 为什么需要图神经

1.1 欧式数据

详细介绍欧式空间数据的特点和局限性。包括传统深度学习方法（如CNN、RNN等）在处理规则网格数据时的优势，但在处理非结构化数据时的不足。重点分析在工程领域中，为什么规则网格数据无法完全满足复杂结构分析的需求，以及欧式数据在表达空间关系时的局限性。

1.2 非欧式数据

系统讲解非欧式数据的概念、特点和在工程中的典型应用。重点介绍网格数据、点云数据、分子结构等非规则数据的表示方法，以及这些数据在传统深度学习框架下难以直接处理的原因。分析非欧式数据处理在材料科学、结构力学等领域的重要性。

1.3 图结构嫁接到神经网络

深入探讨如何将图论与深度学习结合，包括图的数学表示、图中节点和边的特征提取、邻接关系的表达等。重点讲解图结构在表达空间关系和拓扑关系方面的优势，以及如何将物理问题转化为图学习问题。

2. 图神经网络

全面介绍图神经网络的基本概念、架构设计和工作原理。包括图的表示方法、特征传播机制、聚合函数设计等核心内容。重点分析图神经网络在处理非欧式数据时的优势，以及其在复杂工程问题中的应用潜力。讨论不同类型的图神经网络及其特点。

3. 图神经网络的变体

系统讲解各种图神经网络变体的设计思想和特点，包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图自编码器等。分析不同变体在特定任务中的优势和局限性，以及如何选择合适的网络架构来解决实际问题。

4. 图卷积神经网络

4.1 基于空间域的图卷积神经网络

详细介绍空间域图卷积的原理和实现方法，包括消息传递机制、特征聚合策略和非线性变换等核心操作。重点分析空间域方法在保持局部结构信息方面的优势，以及在工程应用中的实现技巧。

4.2 基于注意力实现的图神经网络

深入探讨注意力机制在图神经网络中的应用，包括自注意力机制的设计、多头注意力的实现以及注意力权重的学习方法。重点讲解如何通过注意力机制提高模型对重要特征的感知能力。

4.3 基于自编码器实现的图神经网络

系统介绍图自编码器的设计原理和架构，包括编码器和解码器的构建、潜在空间的表示学习以及重构损失的设计。重点分析如何通过自编码结构实现图数据的降维和特征提取。

5. 基于3D轮毂结构实现和评估GNN模型

5.1 预测受外力作用下轮毂的应力和位移分布

详细讲解如何将轮毂结构的力学分析问题转化为图学习任务，包括网格划分、边界条件设置、载荷施加等关键步骤。重点分析GNN在预测应力场和位移场时的优势。

5.2 涉及的物理量

系统介绍应力分析中的关键物理量，包括应力张量、应变张量、位移场等。重点讲解这些物理量在图网络中的表示方法，以及如何确保预测结果的物理合理性。

5.3 材料模型

详细说明轮毂材料的本构模型，包括弹性模型、塑性模型等。分析如何将材料特性整合到图神经网络的学习过程中，确保预测结果符合材料力学规律。

5.4 几何参数

深入探讨轮毂结构的几何特征参数化方法，包括关键尺寸的定义、参数化建模方法等。重点分析几何参数对应力分布的影响，以及如何在图网络中表达几何信息。

6. 基于图神经网络复杂结构应力预测

6.1 图神经网络MeshGrapNet架构

系统介绍MeshGrapNet的网络架构设计，包括节点特征提取、边特征更新、消息传递机制等核心组件。重点分析该架构在处理网格结构数据时的优势和创新点。

6.2 数据集特征

详细说明用于训练的数据集构建方法，包括数据收集、预处理、标注等环节。重点讲解如何确保数据集的质量和代表性，以及数据增强技术的应用。

6.3 基于MeshGraphNet网络架构的应力预测

深入探讨MeshGraphNet在结构应力预测中的具体应用，包括模型训练策略、预测精度评估、结果可视化等。重点分析该方法相比传统有限元分析的优势，以及在工程实践中的应用前景。

深度学习与有限元仿真分析应用老师

主讲老师来自国内重点985高校！主要研究方向为纤维增强复合材料、金属-复合材料混合材料界面性能、多尺度多置信度预测模型、结构可靠性分析等！熟练使用 ABAQUS 静力分析、动态分析、裂纹扩展分析和多尺度界面分析、Fortran二次开发等，已发表数篇深度学习与有限元仿真顶刊！有丰富的算法与有限元仿真结合经验！已经培训学员500余人！

深度学习与PINN应用大纲

Day1课程目标：初步了解神经网络，并能够使用Pytorch框架从头实现数据驱动的神经网络训练。

理论+实操内容(上午)

神经网络概述

介绍神经网络是什么，常见的神经网络的类型（前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）

神经网络应用

讲述神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。

神经网络的构建模块

讲述神经网络的基本构建模块，包括神经元、层、激活函数等核心组成部分。

基础环境搭建

指导学员如何搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。

计算及Pytorch框架

讲述数据如何利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。

理论+实操内容(下午)

数据驱动材料Voigt体模量预测

讲解从头实现神经网络数据驱动回归Voigt体模量（数据处理，神经网络搭建，定义损失函数，模型训练及评估）

数据驱动材料表面缺陷识别

讲解卷积神经网络实现数据驱动识别材料表面缺陷类别（数据处理，神经网络搭建，定义损失函数，模型训练及评估）

Day2课程目标：初步认识物理信息神经网络，能区分正问题、逆问题等概念，并初步掌握物理信息神经网络。

理论+项目实操(上午)

PINN内容概述

介绍物理信息神经网络（PINN）基本概念，以及作为神经网络新兴方法分支的独特之处。

PINN应用领域

重点介绍PINN几个具体应用领域，例如，材料载荷、裂纹扩展、热流动力学、流体力学等(主要围绕课程内容介绍即可)。

PINN方法原理

重点讲解PINN解偏微分方程的方法原理，包括正问题和逆问题的具体概念和解决方法。

阻尼振荡器振子位移动态估计

讲解阻尼振荡器的背景知识（如阻尼振动的基本方程等）、建立物理模型并使用物理信息神经网络优化求解动态位移。

参数反演摩擦系数识别

讲解如何通过物理信息神经网络在观测数据存在噪声的情况下识别出阻尼振动方程中的摩擦系数 𝜇。

理论+项目实操(下午)

线性弹性方形域周期性载荷

讲解利用物理信息神经网络解决方形域内周期性载荷作用下材料的线性弹性力学行为问题。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

线性单向扩散解析动力学

讲解物理信息神经网络求解分子扩散等过程中描述物质在一维空间内随时间扩散的经典偏微分方程。

Application of neural networks to improve the modelling of cleaning processes

多尺度各向同性扩散场

讲解利用物理信息神经网络高效地模拟工程应用中非常普遍的二维空间中的物质扩散问题。

Application of neural networks to improve the modelling of cleaning processes

Day3课程目标：基本掌握物理信息神经网络能够从头思考并构建常见的多约束损失函数，掌握物理信息神经网络在热传中的应用。

理论+项目实操(上午)

再见PINN之多约束损失架构

讲解在解决具有复杂约束的工程问题时如何构建一个能够同时满足真实数据条件、初值条件、偏微分方程结构以及边界条件的多约束损失函数。

对称破裂波动力学

讲述如何通过空间域扩展技术和加权损失函数解决冲击管案例中的由于初始条件不连续引起的物理信息神经网络数值振荡问题。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

逆向压力波演化探究

讲解空间域扩展技术和加权损失函数在逆冲击管问题中为不连续点提供平滑的过渡的案例。

Physics-Informed Deep Learning and its Application in Computational Solid and Fluid Mechanics

理论+项目实操(下午)

线性热传导解析

讲解如何利用物理信息神经网络给热传导方程提供高效、连续的解决方案。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

多维空间热流动力学

探讨如何使用物理信息神经网络解决二维空间中的热扩散问题描述了热量在物体内部的传递。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

时空耦合动态热扩散过程

介绍物理信息神经网络解决具有时间依赖性的二维空间热扩散问题，描述热量在物体内部随时间和空间分布的演变。

Deep Learning for Approximating Solutions to Partial Differential Equations

Day4课程目标：打破物理信息神经网络“求解偏微分方程”思维定视，掌握屈曲荷载问题的解决方案。

理论+项目实操(上午)

风轮轴承载荷疲劳行为智能诊断

讲解构建基于递归神经网络的PINN模型，通过模拟 SN曲线来预测风力发电机轴承在循环载荷下的累积损伤。

Estimating model inadequacy in ordinary differential equations with physics-informed neural networks

机翼裂纹扩展智能演化与分析

讲授如何基于物理信息递归神经网络应用Paris定律，来模拟和预测实际工程问题中材料在反复载荷作用下的裂纹扩展和演化情况。

Estimating model inadequacy in ordinary differential equations with physics-informed neural networks

理论+项目实操(下午)

非线性载荷下的弹性板响应

讲解如何应用物理信息神经网络解决实际工程中受到不均匀拉伸力时经典板壳理论问题。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

几何缺陷诱导的应力集中效应

讲解如何使用物理信息神经网络来模拟材料力学中常见的设计承受载荷结构时开孔导致的应力集中现象。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

板结构屈曲与后屈曲行为

讲解物理信息神经网络处理外压力作用下的挠度载荷时涉及平面内和平面外变形的复杂多维结构问题。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

临界屈曲载荷稳定性分析

讲解物理信息神经网络在偏微分方程损失不适用时处理平面内压缩下的屈曲荷载问题的解决方案。

A physics-guided neural network framework for elastic plates Comparison of governing equations-based and energy-based approaches

Day5课程目标：学会应用物理信息神经网络解决振动问题，开阔视野利用物理信息神经网络结合迁移学习从低保真数据获取高保真解并加速网络收敛。

理论+项目实操(上午)

含时纵向振动波动力学与结构响应

讲解物理信息神经网络解决固体力学中两端固定梁初始时刻施加正弦纵向振动的典型波动问题。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

纵向振动参数动态反演与位移场重构

讲解物理信息神经网络通过梁纵向振动的动态响应反推关键参数。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

含时横向振动特性及欧拉-伯努利梁动态行为

讲解物理信息神经网络求解涉及空间和时间导数的经典的结构动力学横向振动欧拉-伯努利梁方程。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

横向振动响应序列预测与系统参数估计

讲解物理信息神经网络如何解决横向振动逆问题，从已知的结构响应数据中识别出材料的关键力学参数。

APPLIED MATHEMATICS AND MECHANICS (ENGLISH EDITION)

理论+项目实操(下午)

顶盖驱动空腔问题

讲解物理信息神经网络在求解顶盖驱动空腔二维稳态Navier-Stokes方程时通过迁移学习提高准确性并加速收敛。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

鳍片热流体耦合效应

讲解物理信息神经网络应用迁移学习技巧解决涉及流体动力学与热传递的耦合问题。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

异质旋转介质中的流体路径优化

讲解利用物理信息神经网络模拟非均质性情况旋转效应会导致由科里奥利力引起的二次流现象。

Predicting high-fidelity multiphysics data from low-fidelity fluid flow and transport solvers using physics-informed neural networks

旋转多孔介质中的对流热传递高级仿真

【声明】内容源于网络

科学材料站

内容 0

粉丝 0

科学材料站

总阅读0

粉丝0

内容0