教学特色
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。
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，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。
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。
培训时间：
2025年04月19日-04月20日
2025年04月26日-04月27日
（线上直播授课4天+录播回放+微信群答疑）
https://mp.weixin.qq.com/s/voDnHDxWD4doM_ULcHWiPA（👈点击了解更多）
课程详情
https://mp.weixin.qq.com/s/voDnHDxWD4doM_ULcHWiPA（👈点击了解更多）
部分案例图示
https://mp.weixin.qq.com/s/voDnHDxWD4doM_ULcHWiPA（👈点击了解更多）
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。
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，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。
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。
培训时间：
2025年04月19日-04月20日
2025年04月26日-04月27日
（线上直播授课4天+录播回放+微信群答疑）
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课程详情
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部分案例图示
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