《金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术》培训为机械工程研究者提供了创新解决方案。该课程融合能量法、红外热像技术与深度学习，突破传统疲劳预测方法的局限。通过ABAQUS、MATLAB等软件实操教学，学员能掌握从有限元分析到裂纹扩展预测的全流程技能。课程特色在于：1）物理机理与数据智能双驱动；2）完整工业案例实践；3）提供核心算法代码。特别适合从事结构疲劳研究的硕博生和工程师，帮助提升预测精度35%以上

二、进阶阶段需要深度学习神经网络、经典机器学习模型、材料基因工程入门与实战、图神经网络与实践、机器学习+Science五个模块，还需要结合案例实践（神经网络在催化领域的应用、预测杂化钙钛矿带隙、有机太阳能电池材料快速筛选、团簇结构数据库构建、同素异形体结构数据库构建、材料指纹和势函数生成、描述符的向量化生成与特征、图神经网络预测无机材料的性能、分子理化性质的预测、量子点发光材料色温的预测、半导体材

摘要：本文介绍了四个前沿科研专题课程，重点解决AI与传统工程学科的交叉应用难题。课程一将AI与有限元结合，实现复合材料多尺度建模自动化；课程二运用机器学习与生成式AI加速聚合物材料研发；课程三聚焦增材制造，融合物理仿真与神经网络进行工艺优化；课程四创新性地结合红外热像技术与深度学习预测金属结构疲劳寿命。这些课程均包含理论讲解、工业级软件实操和SCI论文复现实战，特别适合材料、机械、力学领域的研究者

电磁仿真软件与Python基础、OOP在电磁仿真和光子学设计中的应用、基于全局搜索算法的光子器件设计、基于机器学习算法的光子器件设计与性能预测、机器学习模型的训练和验证、基于梯度优化算法的光子结构设计、基于深度生成模型的光子结构逆向设计、多功能超表面设计、多算法融合的微纳光学系统端到端设计。【案例分析与实践】：基于直接二元搜索的片上偏振分束器设计、基于伴随变量算法的片上波分复用器设计、基于VAE的

深度挖掘人工智能与机器学习潜能，聚焦SOC与SOH估计、寿命预测，借力迁移学习、模型误差谱等先进方法，结合数据-物理融合模型与深度学习，前瞻技术趋势，如基于转移注意力机制的寿命预测。汽车工业、电力工业、材料科学、无机与有机化工、环境科学与资源利用、工业通用技术、自动化技术、冶金技术、金属学及金属工艺、物理学、安全科学与灾害防治、航空航天科学与工程、计算机软件及应用、船舶工业、动力工程等广泛领域的科

来自全球顶尖大学香港科技大学，博士，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文10余篇，申请专利三项。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD， 深度强化学习的气动优化。涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。如未收

电池技术正迎来多学科交叉创新，AI与多物理场耦合仿真成为研发突破点。本次培训聚焦COMSOL电化学建模与AI智能BMS两大核心领域，涵盖锂离子电池多场耦合仿真、SOC/SOH智能估计、寿命预测及热失控预警等关键技术。课程采用"仿真+AI+电池管理"三位一体教学模式，配备12个工业级实战案例，由985高校教授与行业专家联合，助力学员掌握新能源领域最前沿的复合型技能。涵盖COMSO

人工智能技术正在深刻变革复合材料与智能制造领域。本文系统介绍了AI在材料科学中的前沿应用，包括：1）基于AI-有限元融合的多尺度建模技术，涵盖复合材料性能预测、神经网络与有限元耦合方法；2）生成式AI和大语言模型在聚合物设计与性能预测中的应用；3）智能增材制造中的多物理场AI建模，重点解析物理信息神经网络（PINN）和不确定性量化方法；4）Fluent与深度学习结合的流体力学计算创新。课程内容紧密

从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。主要从事岩土工程数值模拟方法研究。地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、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。3.3 COMMAND命令（命

从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。主要从事岩土工程数值模拟方法研究。地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、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。3.3 COMMAND命令（命