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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

互动派教育

2025-12-09

直播课

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

培训时间：

2026年01月10日-01月11日

2026年01月17日-01月18日

（线上直播授课4天+录播回放+微信群答疑）

写在前面

随着航空航天、新能源等领域对复合材料性能需求的升级，传统“试错法”研发模式面临瓶颈：微观结构设计依赖经验、多尺度耦合机理不透明、全参数空间探索计算成本高昂。与此同时，人工智能与高性能计算的融合为材料科学提供了新范式——通过构建“物理仿真+数据驱动”的混合模型，实现材料性能的精准预测与设计优化。

国际趋势方面，Nature等顶尖学术期刊持续聚焦“多尺度建模”、“AI+复合材料”等交叉研究前沿，ABAQUS 与 AI 技术融合驱动的复合材料建模与仿真创新研究正成为全球热点。由知名学者领衔的科研团队不断在多尺度机理剖析、智能化复合材料结构开发等方面取得突破性成果，推动着复合材料技术向更高比强度、更优耐久性、更强多功能性等目标加速迈进。

国家需求层面，我国《国家自然科学基金“十四五”发展规划》中优先发展领域明确提出“面向航空航天、先进制造、新能源等领域对优异力学性能、特殊功能的新材料和新结构的迫切需求，重点研究新材料的本构理论、破坏理论、多尺度力学行为、新实验与计算方法，新结构的力学设计与分析、安全寿命评估、多功能驱动的设计方法、智能技术相结合的分析方法等。”

学科发展维度，智能复合材料技术作为新兴交叉学科领域正蓬勃兴起，众多头部企业对既精通复合材料核心技术，又熟练掌握多尺度仿真技巧与 AI 应用开发的复合型人才求贤若渴，相关岗位招聘需求持续井喷。

为了满足工业界和学术界对于融合材料科学、力学、计算机科学和 AI 技术多学科知识与技能的复合型人才的需求，特举办此次研修课程。本次培训主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科万维智能科技有限公司。

培训对象

材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。

讲师介绍

讲师来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，计算力学博士，以第一作者于Composites Science and Technology、CMAME、CS等TOP期刊发表论文多篇，授权发明专利3项。

主要研究方向：深度学习加速的FEA、多尺度分析方法、结构逆向设计等。

教学特色

1、多尺度建模技术融合：不仅涵盖了复合材料从微观到宏观的多尺度建模理论，还特别强调了有限元方法与神经网络建模的融合，提供了全面的视角来理解建模中的多尺度问题。

2、工业级科研工具链实战：以ABAQUS二次开发为核心，集成PyCharm调试、PowerShell任务调度、TensorBoard可视化，构建接近工业场景的自动化仿真-学习流水线。

3、技术深度与广度：从复合材料均质化理论和有限元建模开始，到更高级的神经网络建模、深度学习和迁移学习，逐步深入，确保学员能够掌握不同复杂度的技术。

4、“物理+数据”双引擎驱动：突破纯数据驱动模型的“黑箱”局限，将Hashin准则、周期性边界条件等物理规则嵌入神经网络（如PINN），提升模型可解释性与外推能力。

5、端到端系统交付能力培养：最终实践环节封装“参数化建模→仿真→预测”流程为独立系统，输出GUI界面或API接口，衔接学术成果与工业落地。

课程详情

目录	主要内容
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	1. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法 1.1.多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型） 1.2.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） 1.3.参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响 1.4.双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法） 1.5.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	1. 深度学习模型设计： 1.1.基于多层感知机（DNN）的训练预测网络 1.2.基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet） 1.3.复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性） 1.4.三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法 1.5.物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中 1.6.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	1. 迁移学习理论深化 1.1.归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用 1.2.归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用 1.3.领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用 1.4.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