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cuiliuyun新蟲(chóng) (小有名氣)
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[交流]
水泥基復(fù)合材料、AI有限元融合復(fù)合材料性能預(yù)測(cè)優(yōu)化設(shè)計(jì)
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專(zhuān)題一：【基于AI-有限元融合的復(fù)合材料多尺度建模與性能預(yù)測(cè)前沿技術(shù)】 實(shí)踐1：軟件環(huán)境配置與二次開(kāi)發(fā)方法實(shí)踐、python/abaqus腳本交互、自動(dòng)化建模、二次開(kāi)發(fā)框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元實(shí)戰(zhàn)、TexGen軟件安裝及GUI界面操作、三維編織網(wǎng)格劃分 實(shí)踐2：大批量仿真分析與數(shù)據(jù)處理方法、復(fù)合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS計(jì)算內(nèi)核、PowerShell調(diào)用Python FEA腳本解決動(dòng)態(tài)內(nèi)存爆炸問(wèn)題、RSE、RVE模型、輸出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、ABAQUS實(shí)現(xiàn)Direct FE2方法仿真分析（復(fù)合材料）） 實(shí)踐3：代碼實(shí)現(xiàn)與訓(xùn)練（PyTorch/TensorFlow模型搭建、構(gòu)建多層感知機(jī)（DNN）的訓(xùn)練預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)的特征處理及預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)（CNN—ResNet/DenseNet）+多模態(tài)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、PINN）學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型、三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 實(shí)踐4：基于預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí) 實(shí)踐5：端到端復(fù)合材料性能預(yù)測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā) 專(zhuān)題二：【機(jī)器學(xué)習(xí)在水泥基復(fù)合材料的應(yīng)用與實(shí)踐】 復(fù)合材料機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程與選擇、線性/多項(xiàng)式回歸/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量機(jī)（SVM）用于復(fù)合材料研究、模型調(diào)參優(yōu)化/評(píng)估、前向傳播、梯度下降算法、MLP解決復(fù)合材料回歸問(wèn)題、PyTorch構(gòu)建PINNs、構(gòu)建GAN生成水泥基復(fù)合材料數(shù)據(jù)、SHAP、論文復(fù)現(xiàn)、總結(jié)展望、Q&A 專(zhuān)題三：【基于fluent和深度學(xué)習(xí)算法驅(qū)動(dòng)的流體力學(xué)計(jì)算與應(yīng)用】 matlab、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流場(chǎng)重建、NS方程數(shù)值求解、圓柱繞流、噴霧蒸發(fā)、網(wǎng)格劃及分參數(shù)估計(jì)、pytorch環(huán)境搭建、python基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、梯度下降法、GANs、ResNet求微分方程、Neural ODE、CNN、二維機(jī)翼流場(chǎng)模擬預(yù)測(cè)、卡門(mén)渦街流動(dòng)控制 詳情查看 ：某公的、某號(hào)：研而有信er 發(fā)自小木蟲(chóng)IOS客戶(hù)端 |
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