「从实验室到工程现场：机器学习赋能智能水泥基复合材料研发全流程解析」

Fluent专题1. 跨学科前沿技术融合：课程涵盖流体力学的基础理论与应用，主要讲授如何利用深度学习算法来解决流体力学中的复杂问题，如流场重建、网格划分优化、使用神经网络进行流场重建、生成对抗网络提高流场分辨率、求解常微分方程、流场信息预测分析等。能够拓展传统流体力学的研究边界，为解决实际工程问题提供新的思路和方法.2、丰富实战案例驱动：通过大量的案例教学，如Matlab编程实现有限差分、使用深度学习框架进行流体力学问题求解、Fluent软件的流体计算案例、湍流传热预测、二维机翼流场的模拟预测、二维机翼流场的模拟预测等，使学员能够将理论知识应用于实际问题的解决过程中，增强动手能力和工程实践能力。3、全面的技术栈覆盖：从基础的线性代数、数据处理，到复杂的人工智能理论和优化方法，再到残差神经网络和卷积神经网络应用，培训内容覆盖了从基础到高级的多个技术层面。4、物理融合神经网络（PINN）的应用：介绍了物理融合神经网络在湍流模拟中的应用，这是一种将物理定律嵌入到神经网络架构中的创新方法。5、强化学习在流动控制中的应用：提供了强化学习在流动控制中的实际应用案例，如2D卡门涡街的流动控制，这是流动控制领域的一个新兴研究方向。
水泥基复合材料专题1、跨学科前沿融合：聚焦材料科学中的实际痛点（如强度预测、性能优化），通过算法驱动研究创新，为学员提供交叉学科研究的系统性方法论。2、全流程实战导向：以“数据→模型→应用→论文”为主线，覆盖复合材料研究的全流程数据层面：从数据采集、预处理到特征工程，结合纳米材料增强案例详解数据优化策略；模型层面：从基础回归模型（线性/多项式回归）到高级技术（集成学习、神经网络、PINNs、GAN），通过真实数据集（如水泥基复合材料力学性能）对比不同模型的优劣；应用层面：结合PyTorch、Optuna等工具实现模型构建、调参与优化，并通过SHAP解释模型决策逻辑，提升结果可信度；成果转化：复现两篇顶刊SCI论文，解析实验设计、超参数调整与可视化方法。3、技术深度与广度：涵盖经典机器学习（SVM、随机森林）、自动化调参（XGBoost、LightGBM）、深度学习（MLP、GAN）、物理信息神经网络（PINNs）等多元技术；针对复合材料特性，如非线性力学关系、小样本数据，设计专项解决方案。4、工具链与可解释性并重：引入工业级工具（PyTorch、Optuna）实现高效建模与超参数优化；强调模型透明性，通过SHAP值分析特征贡献度，助力结果的可解释性与学术说服力。5、科研赋能与成果落地：提供顶刊论文复现模板，拆解实验设计、图表制作与写作逻辑；探讨机器学习在复合材料中的未来趋势，引导学员规划长期研究方向。
AI复合材料专题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。

【2025 前沿技术突破】FLUENT× 机器学习驱动复合材料多尺度建模：从水泥基智能设计到跨尺度性能预测实战