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

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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 ”
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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。
二、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。
三、培训大纲：
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大纲
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**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
部分案例图示（如下）：图一：ABAQUS 计算 RVE 等效属性
图二：三维编织 RVE 模型建立与等效属性计算
图三：考虑界面结合的复合材料分析模型
图四：基于 Python 语言控制纤维体分比与随机性分布的自动化生成算法
图五：ABAQUS 软件实现直接双重有限元分析模型图六：基于三维卷积神经网络的三维复杂结构特征提取与性能预测
图七：基于 ResNet-36 的多模态学习网络结构（论文中的实例，2025）
图八：深度迁移学习方法框架搭建（论文中的 Fine-Tuning 实例，2024）四、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，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；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。
五、培训特色：
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。
六、时间地点：
2026 年 03 月 21 日-03 月 22 日
在线直播（授课两天）
2026 年 03 月 28 日-03 月 29 日
在线直播（授课两天）
七、报名费用：
每人￥4600 元（含报名费、培训费、资料费）
【早鸟特惠】：前 10 名报名缴费学员报名汇款可享 300 元早鸟价优惠，名额满即止
【老学员及团报特惠】：老学员或两人（含）以上团报可享受每人额外 200 元优惠
费用提供用于报销的正规**发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为
本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；
八、增值服务：
1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；
2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；
3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发
的《智能复合材料应用工程师》专业技能结业证书；
九、联系方式：官方联系人:互动派科宇老师
电话、企业微信：13520456594