人工智能交叉前沿技术，-优快云博客

原创深度学习助力高性能材料疲劳分析与断裂应用研究

最后，通过编程实践，学员将能够利用Python和深度学习框架（如PyTorch）构建与训练疲劳与断裂分析模型，完成疲劳寿命预测、裂纹检测等任务，掌握深度学习驱动的端到端分析方法，同时掌握如何将DeepSeek技术与传统分析方法相结合，以实现更高效、更精准的疲劳与断裂分析。课程的前两天将聚焦于深度学习和疲劳断裂分析的基础理论，介绍深度学习的基本概念、神经网络架构及其在疲劳与断裂分析中的应用，帮助学员建立深度学习的理论框架，并通过Python编程实现疲劳寿命预测模型。

2025-02-24 10:30:03 1067

原创 2025年数据驱动的流体力学最新干货分享!

擅长深度学习建模研究，流体力学中的深度学习方法，数据驱动的计算力学，有限元方法，有限差分法，有限体积法，CFD，并广泛应用于解决流体力学和多物理场仿真挑战中。同时，不同的神经网络结构提供了更为广阔的灵活性以及功能性，为解决复杂流动问题提供了创新的解决方案，提升了流体动力学仿真的精度与效率，推动了流场优化和控制，以及对复杂流动现象的深入理解。从流体力学基础，流体力学仿真基础以及流体力学&深度学习基础，层层递进，深入浅出，最终从代码层级一站式打通从流体力学理论到问题解决的整个流程。

2025-02-19 11:41:17 864

原创机器学习分子动力学 LAMMPS软件安装流程

在当今科学研究的前沿领域，机器学习（ML）与分子动力学（MD）的结合正逐渐成为探索复杂化学和物理现象的强大工具。l各种残差块（Residual Block）的学习与构建，包含输入和输出之间的捷径（shortcut connection）或恒等连接（identity shortcut）l数据文件train.xyz、test.xyz的预处理（包含其中的结构能量、盒子矩阵、结构位力、原子坐标与受力）l预训练模型方法（Pre-trained）原理讲解，选择预训练的源模型作为用于第二个任务的模型的学习起点。

2024-12-03 10:57:09 1199

原创 AI驱动的流体力学仿真应用

AI驱动的流体力学仿真应用

2024-11-22 15:15:50 1480

原创精通岩土工程分析——PFC离散元仿真模拟技术实战

本课程旨在为学员了解离散元方法的基本原理：使学员掌握离散元方法的基本概念、发展历程、适用范围及优势，为后续软件操作打下坚实的理论基础，熟悉PFC软件的架构与模块：使学员对PFC软件的整体架构、各个模块的功能及其相互关系有清晰的认识，便于在实际工作中灵活运用，掌握颗粒材料力学特性：通过培训，使学员深入了解颗粒材料的物理力学特性，为模拟真实工程问题提供理论支持。机理，介绍颗粒与流体相互作用的理论，讲解CFD流体单元建立，参数赋予，物理指标检测，网格与颗粒尺寸关系，耦合边界条件设置、水压设置、耦合步骤等内容，

2024-11-01 16:29:55 1790

原创终登Nature！最新岩土力学顶刊论文拆解，突破传统设计方法，堪称“史上最强”！

通过本课程对“深度学习在岩土工程中的应用与实践”的讲解，学员将不仅限于理论分析，而是能够将深度学习技术灵活应用于岩土工程的实际场景中，提升对复杂地质问题的预测和解决能力。与此同时，岩土工程作为传统的工程学科，面临着复杂的地质条件和多变的外部环境，其研究和应用中大量依赖于基于经验和物理模型的数值模拟与实验分析。pwd=74r4 提取码: 74r4）PyTorch框架。课程最后，学员将学习如何将训练好的模型部署到实际环境中，理解模型优化和调优的基本技术，并结合结课项目进行模型的展示与讨论，提升实际应用能力。

2024-10-21 11:26:24 602

原创人工智能深度学习结合岩土工程实战案例分析【建议看到最下方】

通过本课程对“深度学习在岩土工程中的应用与实践”的讲解，学员将不仅限于理论分析，而是能够将深度学习技术灵活应用于岩土工程的实际场景中，提升对复杂地质问题的预测和解决能力。与此同时，岩土工程作为传统的工程学科，面临着复杂的地质条件和多变的外部环境，其研究和应用中大量依赖于基于经验和物理模型的数值模拟与实验分析。pwd=74r4 提取码: 74r4）PyTorch框架。课程最后，学员将学习如何将训练好的模型部署到实际环境中，理解模型优化和调优的基本技术，并结合结课项目进行模型的展示与讨论，提升实际应用能力。

2024-10-18 17:43:49 1269

原创深度学习助力岩土工程应用与实践！

深度学习助力岩土工程应用与实践！

2024-10-09 15:46:15 1189 4

原创深度学习在固体力学中的应用与实操案例分析文章复现！

Day 3-2介绍神经网络及其应用，常见的神经网络的类型（前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等），以及神经网络在固体力学领域的广泛应用。神经网络的结构讲述神经网络的基本构建模块及其功能，如神经元、层、激活函数等核心组成部分。实操案例：神经网络预测阻尼振荡器振子位移 (讲解阻尼振荡器的背景知识(如阻尼振动的基本方程等)、建立物理模型并使用神经网络优化求解动态位移)Day 4: PINNs的正逆问题课程目标：认识物理信息神经网络学习PINN解偏微分方程的方法原理。

2024-09-25 10:50:36 1159

原创深度学习声子晶体超材料最新进展！

从声子晶体的建模和预测，到复合材料的性能分析，再到拓扑优化和生成式模型的应用，这些都是当前材料科学研究的热点领域。深度学习技术为声子晶体的设计和优化提供了强大的工具，通过数据驱动的方法可以精确预测其性能，探索新型结构和材料。深度学习通过对大规模数据的处理和分析，能够发现材料性能与设计参数之间的复杂关系，这种数据驱动的方法大幅提升了设计效率和精度。尤其在声子晶体与超材料的研究中，AI技术可以自动化处理大量数据，进行高效的特性预测和优化，从而加速新型材料的开发。1.1.3 深度学习在超材料问题中的应用。

2024-09-21 11:46:30 1008 1

原创深度学习流体力学【干货】

相信随着技术的不断进步和研究的深入，深度学习在流体科学中的应用前景将更加广阔。则深入探讨了AI模型在流体力学领域的前沿应用、科研论文和源代码剖析，包括流场识别、预测、重构与优化，基于U-Net架构的非均匀稳定层流近似方法，扩散模型驱动的流体力学方法，图神经网络在CFD模型预测中的应用等。学员们学习了OpenFOAM的编译、安装与运行，掌握了如何使用OpenFOAM进行流体仿真操作与数据采集，并通过深度学习模型进行流体仿真数据的预测和训练，包括使用LSTM和深度强化学习（DQN）模型进行流体模拟。

2024-08-12 11:12:10 1351

原创深度学习助力蛋白质设计最新干货!【建议看完收藏】

主要介绍蛋白质设计的底层逻辑与基本规则，学习蛋白质结构预测、蛋白质序列设计、蛋白质-蛋白质相互作用分析、以及蛋白质功能注释和优化方法，掌握深度学习在蛋白质设计中的常见算法以及实际方法，培养学生具备基本的深度学习蛋白质设计能力和蛋白质人工智能应用的前沿视野，为参与解决生物医学、生物工程和生物能源等方面的重大问题提供更多机会。近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。结合用于生成建模和序列分析的新型架构，这些方法在过去几年里极大改变了蛋白质设计领域，提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。

2024-07-22 10:48:27 1688

2401_83941020的博客