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生成式AI驱动的高分子材料研发与应用
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专题一：生成式AI驱动的高分子材料研发与应用 生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等 专题二：abaqus复合材料建模技术与应用 复合材料层结构建模方法、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、静强度分析、压缩拉伸剪切、静力失效分析、分层和界面损伤、层合结构的热-力耦合分析、弯曲失效、虚裂纹闭合、加筋板的压溃分析、承载力预测、胞元分析、低速/高速冲击、二次开发、算例补充等。 专题三：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 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分 实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料）） 实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络） 实践4：基于预训练模型的迁移学习 实践5：端到端复合材料性能预测系统开发 详询：某公某号研而有信er 发自小木虫IOS客户端 |
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