AI赋能复合材料力学：神经网络与” 多尺度仿真

1. "基础→进阶→前沿"阶梯式设计： "基础→进阶→前沿"阶梯式设计：从机器学习基础与复合材料性能预测入门，到特征工程、SHAP 可解释性分析，再到 PINN 物理约束、生成式 AI 数据增强与多尺度 RVE 仿真实战，零基础学员可循序渐进，高年级研究生与工程师亦能收获前沿方法。

2. 物理 物理+ + 数据双驱动：突破纯数据驱动"黑箱"，将复合材料力学控制方程嵌入神经网络

（PINN），融合生成式 AI 与符号回归方法，提升模型外推能力、物理一致性与可解释性。

3. 全流程实战： 全流程实战：共 14 个实例，覆盖数据采集与预处理→特征工程与模型训练→SHAP 可解释性分析→CNN 图像特征提取→GAN 数据增强→PINN 物理约束建模→符号回归公式发现 →生成式 AI+CNN+DNN 混合框架复现→RVE 参数化建模→周期性边界条件自动施加→Codex辅助自动化仿真→论文图表绘制全链条，所有代码与案例文件均随堂提供。

4.工业级工具链： 工业级工具链：ABAQUS + Python + PyTorch/TensorFlow + PBC+插件 + Codex/Copilot，构建接近真实科研/工程场景的自动化工作流。

5. 顶刊论文复现专项赋能： 顶刊论文复现专项赋能：设置 TGML 框架复现（MTC 期刊）、生成式 AI+CNN+DNN 混合框架复现（IJSS 期刊）等实战环节，直击顶刊论文发表痛点。