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机器学习融合有限元+水泥基复材性能预测、fluent流体力学深度学

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发表于 2025-6-20 14:02:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
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:【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】
复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机(SVM)用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A
专题三:【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】
matlab、神经网络流场重建、NS方程数值求解、圆柱绕流、喷雾蒸发、网格划及分参数估计、pytorch环境搭建、python基础网络架构、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二维机翼流场模拟预测、卡门涡街流动控制
详情查看 :某公的、某号:研而有信er  https://mp.weixin.qq.com/s/I16pEszRRxTBZsjvknVUxw
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