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金属材料多尺度计算模拟：微观机理到宏观性能的集成工作流专题
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系统讲授金属材料从微观到宏观的完整模拟流程：基于DFT计算晶格常数、弹性常数等物性；使用LAMMPS进行分子动力学模拟，分析纳米线拉伸变形；应用相场法模拟枝晶生长、固态相变及裂纹扩展；通过晶体塑性有限元预测多晶材料的宏观力学响应与疲劳损伤；最后结合铸造软件EasyCast模拟铸件成型过程与缺陷预测。课程全程以实战案例贯穿，涵盖核心算法与软件操作。 请详细查看：某公某号：研而有信er 另有： 专题一：聚合物及复合材料AI应用 覆盖聚合物材料的AI设计与性能预测。从特征工程到机器学习与深度学习，实战演练应力应变预测、生成式设计及高通量筛选，并利用SHAP等进行可解释分析，驱动材料逆向设计。 专题二：计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术 AI驱动MOF高通量筛选，整合量子计算、分子模拟与机器学习，实现吸附分离性能的精准预测与设计。 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技术 通过ABAQUS二次开发与神经网络融合，构建复合材料“多尺度建模-仿真-性能预测”的端到端智能流程。 专题四：金属结构疲劳寿命与健康监测技术 融合能量法有限元、红外热像与深度学习，实现从局部损伤监测到结构系统寿命评估的智能预测。 专题五：人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用 以数据驱动钛/高温合金设计，贯穿描述符工程、集成学习与主动学习，实现性能预测与成分工艺优化。 发自小木虫IOS客户端 |
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