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
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
关键理论与软件二次开发使用方法
- 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 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
- 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 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
- 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 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
- 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 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 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
