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RSS订阅原创 基于 AI- - 有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术
随着航空航天、新能源等领域对复合材料性能需求的升级，传统“试错法”研发模式面临瓶颈：微观结构设计依赖经验、多尺度耦合机理不透明、全参数空间探索计算成本高昂。与此同时，人工智能与高性能计算的融合为材料科学提供了新范式——通过构建“物理仿真+数据驱动”的混合模型，实现材料性能的精准预测与设计优化。国际趋势方面，Nature 等顶尖学术期刊持续聚焦“多尺度建模”、“AI+复合材料”等交叉研究前沿，ABAQUS 与 AI 技术融合驱动的复合材料建模与仿真创新研究正成为全球热点。
2025-03-27 16:40:40
432
原创 深度学习在岩土工程中的应用与实践
在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。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。据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：1、预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。2、数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大量实验数据，以识别土壤和岩石的非线性特性。
2025-03-26 15:41:51
855
原创 岩土工程智能计算：从PINN代码复现到GPT/量子融合创新
岩土工程正面临复杂地质条件、多场耦合和非线性问题的重大挑战，传统数值方法（如FEM/FDM）在计算效率、反问题求解和数据驱动建模中存在瓶颈。近年来，物理信息神经网络（PINN）、生成式AI（如GPT）和量子计算等技术的突破，为岩土工程提供了全新的研究范式。国际趋势：Nature、CMAME等顶刊持续聚焦“AI+力学”交叉研究，PINN与FEM的融合、大模型辅助科研成为热点方向；国家需求：我国《“十四五”智能制造发展规划》明确提出推动AI与工程技术的深度融合，助力基建智能化与灾害防控；
2025-03-25 18:07:56
915
原创 FDTD Solutions 仿真全面教程：超构表面与光束操控的前沿探索
光子学与电磁学领域正经历着数值模拟技术深度融合带来的深刻变革。传统光学设计与分析方法在面对复杂光场调控、多尺度结构光学特性预测等问题时，逐渐显露出局限性。FDTD 方法作为一种强大的数值模拟工具，正加速渗透到光学与多学科交叉研究的各个环节，从超构表面设计到纳米光学结构分析，从光束操控到光子器件优化，FDTD 正重塑光学研究与应用的范式。在国际趋势方面 ，超构表面的研究已然成为热点。超构表面能够突破传统光学元件对光的调控能力，实现对光的相位、偏振、振幅等多维度的灵活调控。
2025-03-21 15:07:32
719
原创 生成式 AI 驱动的高分子材料研发与应用
近年来，生成式人工智能（如大语言模型）在材料科学领域掀起革命性浪潮，其核心能力—从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计—正在颠覆传统材料研发模式。以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式 AI 通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。据《Nature》子刊统计，2020 年以来基于生成式 AI 的材料研究论文年增长率超 300%，能源部、欧盟材料基因组计划等均将其列为战略技术方向。
2025-03-18 10:50:55
948
原创 基于 AI- - 有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术
随着航空航天、新能源等领域对复合材料性能需求的升级，传统“试错法”研发模式面临瓶颈：微观结构设计依赖经验、多尺度耦合机理不透明、全参数空间探索计算成本高昂。与此同时，人工智能与高性能计算的融合为材料科学提供了新范式——通过构建“物理仿真+数据驱动”的混合模型，实现材料性能的精准预测与设计优化。国际趋势方面，Nature 等顶尖学术期刊持续聚焦“多尺度建模”、“AI+复合材料”等交叉研究前沿，ABAQUS 与 AI 技术融合驱动的复合材料建模与仿真创新研究正成为全球热点。
2025-03-17 11:19:19
778
原创 COMSOL燃料电池仿真技术与应用
适合对象：汽车工业、电力工业、材料科学、无机化工、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、每个课程均采用“理论+实操”的讲授模式，通过多个模块场景案例的应用讲解，借助 COMSOL在理想或多物理场环境下建模、分析、评估、预测燃料电池、锂离子电池、固态电池锂金属、电解加工、电化学加工等行业中涉及器件的性能的方法，使设计满足当前和未来发展。
2025-03-12 14:39:45
289
原创 COMSOL 仿真与人工智能融合 —— 多孔介质及电化学仿真优化实战
电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。
2025-03-11 11:40:48
729
原创 机器人参数化建模与仿真分析、优化设计、控制与运动规划
随着全球科技的迅猛发展，机器人技术在众多领域中的应用日益广泛，从制造业的自动化生产线到物流领域的智能搬运，再到医疗行业的辅助手术，机器人正以其高效、精准的特性改变着各行各业的运作模式。目前，机器人领域的人才缺口较大，尤其是具备机器人参数化建模、仿真分析、优化设计、控制与运动规划综合能力的人才。在这样的背景下，本次研修课程应运而生。通过理论学习与实践操作，学员将掌握机器人运动学、动力学建模方法，熟练使用 MATLAB、Simulink、SolidWorks等工具，并能够独立完成机器人优化设计与控制仿真。
2025-02-24 11:53:27
938
原创 DeepSeek和ChatGPT在科研课题设计和SCI论文写作中的应用
随着人工智能技术的迅猛发展，DeepSeek和ChatGPT等先进的自然语言处理和机器学习技术正在被广泛应用于科研课题设计和论文写作中。这些技术的引入不仅显著提升了科研工作者的效率，还为科研课题的深入探索和高质量论文的产出提供了强大的技术支持。在自然语言处理领域，DeepSeek通过大规模预训练模型能够快速生成高质量的文本内容，例如文献综述、实验报告或论文摘要。而ChatGPT则以其强大的上下文理解能力和对话生成能力，擅长自动整理和优化研究成果，帮助科研人员快速完成复杂的文本处理任务。
2025-02-20 09:29:21
681
原创 智能光子学课程 —— 机器学习赋能的光子学器件与系统：从创新设计到前沿应用
在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在 Nature 和 Science 杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
2025-02-13 18:07:35
523
原创 深度学习驱动的蛋白质设计技术与前沿实践-从基础到尖端应用
通过设计特定的蛋白质结构，可以实现预期的生物功能，如催化特定化学反应、识别和结合特定分子、调控生物信号传导等，为生物医学、药物研发、生物技术等领域提供重要工具和解决方案。传统的蛋白质设计方法主要依赖于已知蛋白质结构的同源建模、理性设计等技术，这些方法在面对全新功能的蛋白质设计、复杂结构的改造以及大规模高通量设计时存在诸多局限，如设计空间有限、效率低下、成功率不高、难以预测和优化蛋白质的稳定性和功能等。
2025-02-11 10:40:51
725
原创 基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：1、物理模型与深度学习的融合：研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体力学问题的预测准确性和计算效率。
2025-02-10 11:06:31
584
原创 深度学习在岩土工程中的应用与实践
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。1.4.深度学习框架：通过Tensorflow和Pytorch的实例，教授如何构建和训练用于岩土工程问题的深度学习模型。
2025-02-08 11:17:18
477
原创 PFC离散元数值模拟仿真技术与应用
近几年，随着计算能力的提高和算法的优化，离散元仿真技术得到了快速发展，并在学术界产生了大量研究成果。在PFC离散元计算中无需给定材料的宏观本构关系和对应的参数，这些传统的参数和力学特性在程序中可以自动得到。据调查，运用PFC离散元仿真技术工具近几年发表的论文主要集中在以下几个方面：材料特性的模拟：研究不同材料（如岩石、土壤、混凝土等）在各种加载条件下的力学行为，包括弹性、塑性、断裂和破坏。
2025-02-07 10:29:40
748
1
原创 机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用
课程通过对光子学与机器学习的交叉学科理论讲解与结合案例实操的技术讲解，衔接常见机器学习模型及框架的使用与各种光学器件和系统在理论与实际应用中的间隔。光子学与光电子学、无线电电子学、物理学、材料科学、电信技术、自动化技术、仪器仪表工业、电气工程、电力工业、计算机软件及计算机应用、工业通用技术及设备、生物医学工程、金属学、生物医学工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
2025-01-10 14:08:06
937
原创 基于OpenFOAM和深度学习驱动的流体力学计算与应用
6、开源软件与工具的发展：伴随深度学习在流体力学研究中应用的普及，相关的开源软件和工具为科研人员提供了便捷的平台，简化了深度学习模型的实现与应用过程，加速了研究成果的转化。适合流体力学相关领域的科研人员，航空航天、船舶制造、能源工程、石油化工、环境科学、水利水电等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。1、深度学习与物理模型的融合：构建物理增强的深度学习模型，将流体力学的控制方程、边界条件等物理规则内嵌于模型中，以提高模型的准确性和物理一致性。
2024-12-31 18:28:21
862
1
原创 深度学习驱动的油气开发技术与应用
在深度学习与油气开发领域融合的背景下，科研边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型构建到油气开发问题的复杂模拟，从数据驱动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油气开发领域的革新。以下是深度学习在油气开发领域应用的几个方面：油气产量预测：深度学习技术已经被大量应用于油气产量预测，在解决复杂环境下的精准产量预测时表现卓越。通过结合地质、工程和地球物理等多元信息，深度学习模型能够有效地识别出影响油气产量的关键因素。
2024-12-24 17:56:18
896
原创 【无标题】PFC离散元数值模拟仿真技术与应用
近几年，随着计算能力的提高和算法的优化，离散元仿真技术得到了快速发展，并在学术界产生了大量研究成果。在PFC离散元计算中无需给定材料的宏观本构关系和对应的参数，这些传统的参数和力学特性在程序中可以自动得到。据调查，运用PFC离散元仿真技术工具近几年发表的论文主要集中在以下几个方面：材料特性的模拟：研究不同材料（如岩石、土壤、混凝土等）在各种加载条件下的力学行为，包括弹性、塑性、断裂和破坏。
2024-12-23 18:13:55
1012
原创 深度学习在岩土工程中的应用与实践
在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。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。
2024-12-20 18:20:23
792
原创 智能光学计算成像技术与应用
智能光学计算成像是一个将人工智能（AI）与光学成像技术相结合的前沿领域，它通过深度学习、光学神经网络、超表面光学（metaphotonics）、全息技术和量子光学等技术，推动光学成像技术的发展。以下是智能光学计算成像的一些关键进展和应用：光纤成像：深度学习在光纤成像中的应用进展显著，包括通过条件生成对抗网络实现高速多模光纤成像系统光谱成像：当前的光谱成像技术包括多通道滤光片、基于深度学习和波长响应曲线求逆问题的优化实现，以及衍射光栅、多路复用、超表面等技术，用于获取高光谱信息。
2024-12-19 18:19:25
1468
原创 openfoam流体力学
在深度学习与流体力学深度融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。近期在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：1、深度学习与物理模型的融合：构建物理增强的深度学习模型，将流体力学的控制方程、边界条件等物理规则内嵌于模型中，以提高模型的准确性和物理一致性。
2024-12-18 18:29:23
843
原创 机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践
在当前的工业和科研领域，聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展，传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需求，特别是在材料性能预测、结构设计优化和制造过程控制等方面。因此，寻找一种高效、准确且创新的研究方法变得尤为迫切。近年来，机器学习技术以其强大的数据处理能力和模式识别优势，在聚合物及其复合材料的研究中显示出巨大的潜力。
2024-12-12 18:27:06
932
原创 智能计算模拟：第一性原理+分子动力学+机器学习
授课讲师有着丰富的分子动力学与机器学习的使用经验，在《Nature Comunications》、《ACS Applied Materials & Interfaces》 、《Journal of Colloid and Interface Science》 、《Chemistry of Materials》、《Energy Storage Materials》等国际顶级期刊发表论文五十篇。S2. PFC相场方法建立多晶石墨烯、石墨烯晶界描述符的选取、深度神经网络的训练（与其他机器学习方法对比）、预测。
2024-12-11 18:10:20
941
原创 LAMMPS分子动力学模拟技术与应用
LAMMPS是一款经典的分子动力学软件，免费开源，可以模拟液态、固态或气态的粒子的系综。目前LAMMPS计算主要应用于：（1）研究金属材料的力学性能，LAMMPS可以模拟金属材料的塑性变形和断裂行为，从而研究金属材料的力学性能。（2）研究高分子材料的分子构象，LAMMPS可以模拟高分子材料的分子构象和分子运动，从而研究高分子材料的结构和性能。（3）研究物理化学过程，LAMMPS可以模拟一系列物理化学过程，如膜分离、电化学反应、催化反应等。
2024-12-10 18:15:59
1456
原创 ReaxFF反应力场计算、开发技术与应用
ReaxFF是新一代的分子力场，能够模拟化学反应过程中键的形成和断裂，从而更好地捕捉到分子间的相互作用。目前，ReaxFF MD模拟方法已应用于复杂反应过程如热解、氧化、催化反应等反应机理的研究。此外，ReaxFF还可以用于研究氧气与真实硅石表面的相互作用，以及有机分子热分解的LAMMPS模拟等研究。总之，ReaxFF反应力场是一种具有广泛应用前景的分子力场，能为分子动力学模拟提供更为准确的描述和预测。
2024-12-09 18:15:20
1159
原创 Gaussian量子化学计算技术与应用专题
Gaussian是做半经验计算和从头计算使用最广泛的量子化学软件，可研究诸如分子轨道，结构优化，过渡态搜索，热力学性质，偶极矩和多极矩，电子密度和电势，极化率和超极化率；红外和拉曼光谱，NMR，垂直电离能和电子亲合能，化学反应机理，势能曲面和激发能 QM/MM计算等化学领域的许多课题。课后提供无限次回放视频，发送全部案例资料，建立永不解散的课程群，可以与相同领域内的老师同学互动交流问题，让学习不再是一个人的孤独求索。7、Gaussian进阶操作II：——各类光谱计算及绘制（均含操作实例）
2024-12-06 10:33:09
1096
原创 第一性原理计算方法及应用
VASP是目前材料微观反应机理和计算材料电子结构性质科学研究中最流行的一款软件，它可以处理金属及其氧化物、半导体、晶体、掺杂体系、纳米材料、分子、团簇、表面体系和界面体系等。应新老客户的培训需求，现推出《第一性原理计算方法及应用》永久录播回放课程，具体课程通知内容如下：2.教学特色1、面向各省市、自治区从事物理学、化学、材料科学、无机化工、金属学及金属工艺、有机化工、燃料化工、冶金工业等事业单位技术骨干、科研院所、高校相关专业的在校硕士、博士研究生以及广大爱好者。
2024-12-04 18:03:50
749
原创 机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战
传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。
2024-12-03 17:48:56
820
原创 COMSOL流体力学仿真技术与应用
在现代工程和科学研究中，流体力学扮演着至关重要的角色。它涉及到液体和气体在各种条件下的行为，包括流动、压力、温度和速度等物理量的变化。COMSOL Multiphysics软件，作为一款多物理场仿真工具，其流体力学模块为工程师和研究人员提供了一个强大的平台，用于模拟和分析流体流动及其与热传递、化学反应、结构力学等其他物理现象的相互作用。随着技术的发展，对流体力学现象的精确模拟和分析需求日益增长。
2024-11-22 18:13:24
930
原创 COMSOL 多场耦合仿真技术与应用”光电专题
掌握精确仿真电磁场所需的网格划分标准及优化技巧，深入探索从模拟中获得的结果（如分析设计方案中的电磁场分布、功率损耗、传输和反射、阻抗和品质因子等），对光子器件、集成光路、光波导、耦合器、光纤等设计进行优化。整个课程通过多个场景案例的应用讲解，了解借助 COMSOL在理想或多物理场环境下分析、评估、预测射频、微波和毫米波等行业中涉及的器件的性能的方法，使设计满足当前和未来发展。Ø 散射边界和端口边界的使用方法和技巧（波失方向和极化方向设置、S参数、反射率和透射率的计算和提取、高阶衍射通道反射投射效率的计算）
2024-11-21 17:39:02
1089
原创 超表面逆向设计及前沿应用（从基础入门到论文复现）
超表面逆向设计作为当前光学和光电子领域的前沿技术，正受到全球科研人员和工程师的广泛关注。超表面逆向设计不仅能够实现传统光学元件的功能，还能够探索全新的光学现象和应用，如超紧凑的光学系统、高效率的光学滤波器、以及能够动态调控光场的超表面器件。耦合模理论（Coupled Mode Theory, CMT）在超表面设计中的应用非常广泛，它主要用于分析和设计超表面的电磁行为，尤其是在处理光波与超表面相互作用时的模式耦合现象。
2024-11-20 18:08:45
1122
原创 计算机辅助药物设计-从蛋白质结构到药物候选物的全方位实战
计算机辅助药物设计的应用场景非常广泛，几乎涵盖了药物研发的各个阶段和各种类型的药物。可以帮助科学家快速、准确地发现和验证药物靶点。可以基于结构的药物设计（SBDD）、基于配体的药物设计（LBDD）以及高通量虚拟筛选（HTVS）等技术，从大量化合物中筛选出具有潜在活性的先导化合物，并对其进行优化，提高其药效和降低其毒性。可以预测药物分子与生物大分子（如蛋白质、核酸等）之间的相互作用模式。这有助于研究人员理解药物的作用机制，并设计出更精确、更有效的药物。
2024-11-18 18:17:53
1215
原创 深度学习驱动的蛋白质设计技术与前沿实践-从基础到尖端应用
1、结构生成过程中的物理能量函数与约束2、基于Deep learning的预测模型和生成模型3、结构验证与性能评估五、RFdiffusion基于指定骨架的蛋白质结构设计核心知识点：利用用户提供的特定结构框架进行蛋白质结构设计。1、无约束单体设计（contigmap）：全新骨架的蛋白质结构创新设计，通过RFdiffusion实现从头生成新颖、非同源蛋白质结构2、特定骨架引导设计 (scaffoldguided)：利用已有结构骨架指导蛋白质结构创新与改造。
2024-11-15 18:11:07
1127
原创 GROMACS分子动力学模拟、药物开发溶剂筛选技术与应用
分子动力学模拟是分子模拟中最接近实验条件的模拟方法，能够从原子层面给出体系的微观演变过程，直观的展示实验现象发生的机理与规律，促使我们的研究向着更高效、更经济、更有预见性的方向发展。分子动力学可以解决和研究DNA的折叠和性质、蛋白与配体的识别机制、跨膜蛋白的工作机理、蛋白酶与底物的反应、蛋白与蛋白的耦合、比较野生型与突变蛋白的不同特性、蛋白折叠的机制问题（控制温度，使蛋白自行折叠和去折叠）等。
2024-11-14 14:38:14
641
原创 amber分子动力学
分子动力学模拟是分子模拟中最接近实验条件的模拟方法，能够从原子层面给出体系的微观演变过程，直观的展示实验现象发生的机理与规律，促使学术研究向着更高效、更经济、更有预见性的方向发展。课程从AMBER程序入门，安装自己的AMBER可执行程序开始，依次讲授研究对象模型的获取与构建-体系预处理、能量优化、分子动力学模拟结果评估、结合自由能计算及增强采样方法、相互作用机理分析、可视化、轨迹特征获取，并对经典文献进行复现。教学目标：分子动力学流程，AMBER软件动力学原则，完成分子动力学模拟的操作练习。
2024-11-13 18:25:29
898
原创 fluent流体力学
在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：**1、物理模型与深度学习的融合：**研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体力学问题的预测准确性和计算效率。
2024-11-12 09:38:33
318
原创 机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践
在当前的工业和科研领域，聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展，传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需求，特别是在材料性能预测、结构设计优化和制造过程控制等方面。因此，寻找一种高效、准确且创新的研究方法变得尤为迫切。近年来，机器学习技术以其强大的数据处理能力和模式识别优势，在聚合物及其复合材料的研究中显示出巨大的潜力。
2024-10-31 18:23:27
726
原创 Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用
1、Fluent软件概述：软件功能和特点、Fluent在流体力学中的应用2、网格划分与计算流程：网格划分技术、Fluent计算流程和步骤、3、基于Fluent软件的稳态与非稳态流体计算4、基于Fluent软件对两相流求解5、Fluent仿真后处理案例实践：1、圆柱绕流、喷雾蒸发的Fluent求解流程（案例教学）讨论Fluent与深度学习结合的潜力，如使用深度学习优化Fluent的网格划分和参数估计（案例教学）
2024-10-30 18:13:11
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