本文系统介绍了机器学习与结构力学的交叉应用框架，第一天讲解结构力学基础理论和Python实现方法；第二天重点阐述物理信息神经网络(PINN)的原理与应用；第三天和第四天分别介绍ABAQUS和COMSOL仿真工具与机器学习的结合；第五天进行科研论文复现与前沿技术探讨。课程采用"理论+实操"模式，涵盖有限元分析、深度学习、数据预处理等关键技术，并引入DeepSeek工具优化流程。通

本文系统介绍了机器学习与结构力学的交叉应用框架，第一天讲解结构力学基础理论和Python实现方法；第二天重点阐述物理信息神经网络(PINN)的原理与应用；第三天和第四天分别介绍ABAQUS和COMSOL仿真工具与机器学习的结合；第五天进行科研论文复现与前沿技术探讨。课程采用"理论+实操"模式，涵盖有限元分析、深度学习、数据预处理等关键技术，并引入DeepSeek工具优化流程。通

摘要：本期培训聚焦人工智能与流体力学交叉领域，系统讲解数据驱动方法、物理信息神经网络（PINN）及深度学习在流体仿真中的应用。课程涵盖CFD数据处理、OpenFOAM/ANSYS仿真工具与AI融合、PINN求解N-S方程等核心技术，通过U-Net、GNN、扩散模型等实现流场预测与优化。实战项目包括湍流模拟、翼型流动分析、热流耦合预测等，结合Python、Paraview等工具进行数据处理与可视化，

摘要：本期培训聚焦人工智能与流体力学交叉领域，系统讲解数据驱动方法、物理信息神经网络（PINN）及深度学习在流体仿真中的应用。课程涵盖CFD数据处理、OpenFOAM/ANSYS仿真工具与AI融合、PINN求解N-S方程等核心技术，通过U-Net、GNN、扩散模型等实现流场预测与优化。实战项目包括湍流模拟、翼型流动分析、热流耦合预测等，结合Python、Paraview等工具进行数据处理与可视化，

本次课程系统讲授深度学习在电磁材料设计中的应用，涵盖5大核心技术：1）U-Net架构用于电磁响应预测；2）差分神经网络（DiNN）处理复杂电磁场；3）物理信息神经网络（PINN）嵌入麦克斯韦方程；4）生成对抗网络（GAN）实现逆向设计；5）多尺度建模预测材料性能。课程特色：理论讲解与PyTorch实操结合，通过超材料S参数预测、磁性材料分类等案例，展示AI相较传统FDTD仿真的10-100倍效率提

本次课程系统讲授深度学习在电磁材料设计中的应用，涵盖5大核心技术：1）U-Net架构用于电磁响应预测；2）差分神经网络（DiNN）处理复杂电磁场；3）物理信息神经网络（PINN）嵌入麦克斯韦方程；4）生成对抗网络（GAN）实现逆向设计；5）多尺度建模预测材料性能。课程特色：理论讲解与PyTorch实操结合，通过超材料S参数预测、磁性材料分类等案例，展示AI相较传统FDTD仿真的10-100倍效率提

本次课程系统讲授深度学习在电磁材料设计中的应用，涵盖5大核心技术：1）U-Net架构用于电磁响应预测；2）差分神经网络（DiNN）处理复杂电磁场；3）物理信息神经网络（PINN）嵌入麦克斯韦方程；4）生成对抗网络（GAN）实现逆向设计；5）多尺度建模预测材料性能。课程特色：理论讲解与PyTorch实操结合，通过超材料S参数预测、磁性材料分类等案例，展示AI相较传统FDTD仿真的10-100倍效率提

本次培训围绕增材制造（AM）技术展开系统教学，涵盖四大核心模块：1. AM技术原理与产业化挑战分析；2. COMSOL多物理场仿真在AM中的应用；3. 机器学习算法与AM工艺优化；4. 深度学习及前沿AI技术融合。课程通过13个实战案例，包括移动边界相变建模、随机森林工艺优化、相场法裂纹模拟等，深度解析AM全流程中的关键问题解决方案。特别强调数据驱动方法，建立从仿真建模、特征工程到智能决策的完整技

本文系统介绍了复合材料智能设计与多尺度分析的关键技术。主要内容包括：1）复合材料力学基础理论与AI设计范式，涵盖各向异性本构关系、多尺度特性及机器学习应用；2）典型工程案例分析，如层合板弯曲仿真、多尺度失效机理和风电叶片结构分析；3）机器学习算法在材料性能预测和逆向设计中的应用；4）多物理场耦合分析与高效建模技术，包括热-结构耦合、压电复合材料和多模型方法。通过理论讲解与实战案例结合，展示了AI技

本课程系统介绍了固态电池研发中的计算模拟与机器学习方法。内容涵盖固态电池基础理论、关键挑战（界面稳定性、离子传导等），以及DFT、分子动力学等计算工具的应用。重点讲解机器学习在固态电池材料筛选、性能预测中的实践，包括特征工程、传统算法与深度学习模型构建，以及神经网络势函数加速分子动力学模拟。课程通过实操案例（如离子电导率预测、界面稳定性评估）演示了如何将多尺度模拟与机器学习结合，推动新型固态电解质