计算化学AI-MOFs性能预测与筛选、AI有限元晶体塑性材料性能预测技术前沿等

结构gogogo

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技术
聚焦AI与有限元融合的多尺度分析，涵盖RVE参数化建模、损伤准则与二次开发。通过搭建DNN、CNN及PINN模型，实现复合材料等效性能快速预测，并利用迁移学习突破跨材料体系预测。
专题二：【计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术】
内容涵盖：DFT结构优化、分子模拟（RASPA2）、高通量计算生成数据；运用传统机器学习（XGBoost、SVM、RF）与图神经网络（CGCNN/MEGNet） 构建预测模型；结合可解释AI（SHAP、SISSO） 揭示构效关系。课程突出跨学科融合、全流程实战，通过案例实践与文献复现，培养从数据清洗、模拟计算到机器学习建模与虚拟筛选的完整研究能力。

专题三：【金属结构疲劳寿命与健康监测技术】
专题四：【聚合物及复合材料AI应用】
专题五：【人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用 】

专题六：基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术
专题七：数据驱动智能故障诊断技术应用与实践

结构gogogo

可查看：某公某号：研而有信er  机器学习材料计算化学性能预测技术前沿