材料多尺度建模与性能预测

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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



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。