2024年度热门技术总结
纳米结构材料因其较大的表面体积比和高效的锂离子插层而作为可充电锂离子电池的负极材料而受到广泛关注。在此，我们使用高能级密度泛函理论在 DFT/B3LYP-GD3（BJ）/6-311 + G（d， p）/GEN/LanL2DZ 理论水平上系统研究了原始和内面体掺杂 （O 和 Se） Ge12C12 和 Si12C12 纳米笼作为锂离子电池的前瞻性负极的电子和电化学性能。前沿分子轨道 （FMO） 和状态密度 （DOS） 的主要发现表明，所研究的纳米笼的内面体掺杂 O 和 Se 极大地增强了它们的导电性。此外，原始的 Si12C12 纳米笼出色地展示了最高的 V电池 （1.49 V） 和理论容量 （668.42 mAh g− 1） 在研究的纳米笼中，因此是最适合锂离子电池的负极材料。此外，我们利用了四种机器学习回归算法，即 Linear、Lasso、Ridge 和 ElasticNet 回归，来预测从 DFT 模拟中获得的纳米笼的 V细胞，实现 R2分数接近 1 （R2= 0.99） 和较低的 RMSE 值 （RMSE < 0.05）。在回归算法中，由于其 L1 正则化技术，Lasso 回归在预测纳米笼的 V细胞方面表现出最佳性能。
机器学习模型在预测材料特性方面的应用取决于高质量数据的可用性。我们提供了一个由专家策划的锂离子导体和通过交流阻抗谱测量的相关锂离子电导率的数据集。此数据集包含从 214 个来源收集的 820 个条目;条目包含化学成分、专家指定的结构标签和特定温度（5 至 873 °C）下的离子电导率。有 403 种独特的化学成分，在接近室温 （15–35 °C） 时具有相关的离子电导率。该数据集中包含的材料被放置在无机晶体结构数据库中报告的化合物的上下文中，具有无监督机器学习和元素动子距离。此数据集用于训练基于 CrabNet 的分类器，以估计化学成分是否具有高或低离子电导率。该分类器是一种实用工具，可帮助实验人员优先考虑进一步研究的候选物，如锂离子导体。
锂离子电池，作为现代科技领域的核心能源存储设备，其性能提升与技术创新一直是科研人员关注的焦点。随着新能源汽车的普及和高能量密度电子设备的广泛应用，对锂离子电池的能量密度、循环寿命、安全性和充电速度等性能提出了更高要求。在这一背景下，机器学习技术的引入为锂离子电池研究注入了新的活力。
机器学习凭借其强大的数据处理和预测能力，在锂离子电池的材料筛选、性能预测、电极设计与结构优化、制造效率提升及质量控制等方面展现出显著优势。通过挖掘大量实验和计算数据中的价值信息，机器学习能够加速材料筛选进程，预测电池在不同条件下的性能表现，为研究人员提供科学决策依据。同时，机器学习还能优化电池设计与结构，提高电池的能量密度和安全性，推动电池制造过程的智能化和高效化。
此外，机器学习技术还促进了锂离子电池研究与化学、物理学、计算机科学等多个学科的交叉融合，为锂离子电池的创新应用提供了有力支持。在智能电网、可穿戴设备和无人机等新兴领域中，机器学习通过优化电池设计和性能预测等手段，满足了复杂多变的性能要求，推动了相关领域的创新发展。
机器学习在锂离子电池研究中发挥着越来越重要的作用，不仅加速了材料筛选与性能预测的进程，还推动了电池设计与制造的智能化和高效化。随着大数据和人工智能技术的不断进步以及跨学科合作的深入发展，我们有理由相信，机器学习将继续引领锂离子电池技术的创新与发展，为人类社会的可持续发展贡献更多力量。
几个世纪以来，流动可视化一直是一门将物理和生物系统中的流体运动可视化的艺术。尽管原则上可以通过纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）方程来描述这些流动模式，但要直接从图像中提取速度和压力场却非常具有挑战性。我们通过开发隐藏流体力学（HFM）解决了这一问题。这是一种物理信息深度学习框架，能够将纳维-斯托克斯方程嵌入到神经网络中，同时对几何形状或初始和边界条件不敏感。我们通过若干物理和生物医学问题展示了HFM的应用，能够提取在实验中无法直接测量的定量信息。HFM在低分辨率和观测数据中存在大量噪声的情况下仍具有鲁棒性，这对于其潜在应用至关重要。数据同化技术在地球物理学中得到了广泛应用，但其依赖于离散的点测量，而不是流动可视化的图像。我们开发了一种替代方法，即隐藏流体力学（HFM），它结合了流动可视化快照和纳维-斯托克斯方程的信息，并在物理信息深度学习的框架中使用自动微分。在数学、统计学和计算机科学中，尤其是在机器学习和逆向问题研究中，正则化是一种通过增加信息来防止过拟合或解决病态问题的过程。NS方程的先验知识为神经网络的训练过程中的优化提供了重要的结构，起到了有效的正则化作用。
流体的数值模拟在许多物理现象的建模中起着至关重要的作用，例如天气、气候、空气动力学和等离子体物理。流体可以通过纳维-斯托克斯方程得到良好的描述，但在大规模上求解这些方程仍然具有挑战性，因为要解析出最小的时空特征需要很高的计算成本。这导致了准确性与可处理性之间的不利权衡。在此，我们使用端到端的深度学习来改善计算流体动力学中的近似，以模拟二维湍流流动。对于湍流的直接数值模拟和大涡模拟，我们的方法在每个空间维度上与分辨率提高 8 至 10 倍的基线求解器一样精确，从而实现了 40 至 80 倍的计算加速。我们的方法在长时间模拟中保持稳定，并能够泛化到训练流动之外的强迫函数和雷诺数，这与传统的黑盒机器学习方法不同。我们的方法展示了科学计算如何利用机器学习和硬件加速器来改善模拟，同时不牺牲准确性或泛化能力。
使用纳维-斯托克斯方程进行患者真实血流模拟是一项具有挑战性的任务。在众多挑战中，初始和边界条件并不可直接测量。流动模型的许多参数也不可直接测量，并且因患者不同而有所差异，随时间变化而变化。新的机器学习技术，如物理信息神经网络（PINN），为处理这些困难提供了一些新方法。在本研究中，我们的目标是学习将一些易于测量的生理信号映射到血流方程解的算子。我们使用基于纳维-斯托克斯方程和PINN的模型来拟合真实的血压数据。我们采用风库边界条件，以产生物理上正确的反射波。我们使用周期性条件来捕捉血流的周期性，从而使我们的模型能够在没有初始和边界条件的情况下模拟血流。此外，我们允许每个解的周期不同，这虽然使神经算子的训练在计算上较为昂贵，但在准确性和物理正确性上更贴近真实的血压数据。此外，我们还提出了一种高效的实现方法，将周期条件纳入我们的模型中。估计纳维-斯托克斯方程中的超参数也很困难，因此我们在训练过程中引入了一个超参数网络来估计这些参数。血流数据包含用于疾病检测和诊断的有用信息，但直接测量整个血流仍然是一个重大挑战。我们将所提出的方法应用于无袖带血压估计。更具体地说，我们旨在从心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）信号中预测血压波形（连续的血压和速度，涵盖时间和空间），这些信号可以通过可穿戴设备轻松测量。与其他方法相比，我们的方法是第一个能够在空间和时间上连续预测血流的方法，这对于心血管医疗治疗和诊断具有重要价值。
在当今科技快速发展的时代，人工智能，特别是深度学习技术，已在各个领域展现出巨大的潜力，流体力学也不例外。传统的计算流体力学（CFD）方法在处理复杂流场时往往面临诸多挑战，如高计算成本和有限的适应性。随着数据驱动方法的兴起，智能流体力学应运而生，结合深度学习技术，能够有效提升流体仿真和分析的效率。
智能流体力学通过利用大量数据，特别是仿真实验和模拟数据，训练模型以识别流体行为的规律。这种方法不仅能够优化现有的流体力学模型，还能处理复杂的流动现象，例如涡流、震荡和湍流等。在工业应用中，从航空航天到环境科学，智能流体力学的应用正在逐渐改变传统的设计和分析过程，推动其向更智能化和高效化的方向发展。
本课程旨在通过系统的培训，帮助学员掌握智能流体力学的核心概念和实用技能。课程内容结合最新的学习资料和实践案例，使学员能够在流体力学的研究与应用中灵活运用深度学习算法，提升自身的研究能力和行业竞争力。通过理论与实践的结合，学员将在智能流体力学的前沿领域中具备更强的创新能力。
专题一：机器学习锂离子电池专题
专题二：深度学习流体力学专题
专题三：深度学习有限元分析专题
专题四：深度学习PINN专题
课程目标
机器学习锂离子电池学习目标：
1.使学员了解锂离子电池的基本原理和特性，以及机器学习在电池技术中的应用背景。通过学习Python编程语言，使学员能够熟练使用基础语法、函数、模块、包和面向对象编程，让学员熟悉并掌握机器学习库。
2.使学员理解神经网络的基础知识，包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播，并能够使用Pytorch构建全连接神经网络，掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法，了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。
3.培养学员在锂离子电池正极材料特性工程方面的实战能力。通过实战项目，使学员能够使用机器学习技术预测锂离子电池性能、稳定性，并进行电池性能分类。理解如何将机器学习与分子动力学模拟、第一性原理计算以及实验数据结合，以加速新材料的发现和电池性能的优化。
4.电池管理系统（BMS）的智能化学习：使学员了解BMS的功能与组成，并能够应用机器学习技术进行电池充放电策略的优化。培养学员使用机器学习技术进行锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计。
5.拓宽学员的国际视野，让他们接触和学习国际上的先进研究成果。培养具备跨学科整合能力的学员，使他们能够在锂离子电池、深度学习、数据科学等领域之间架起桥梁，开展创新性研究。
深度学习流体力学学习目标：
通过五天的系统课程，让学员深入掌握人工智能算法在流体力学中的应用，提升流体力学仿真和分析能力，推动智能流体力学领域的发展。本课程的目标是通过五天的系统培训，使学员在智能流体力学领域具备全面的理论基础与实操能力。首先，学员将深入掌握深度学习与流体力学的基本理论，了解重要算法和模型的原理。这一阶段的学习将为后续的应用打下坚实的基础，使学员能够识别流体力学中的关键问题并制定相应的解决方案。
其次，课程将强调实操能力的提升，通过丰富的实践环节，学员将掌握使用Python及相关工具处理流体力学数据的技能。学员将学习如何进行数据分析、模型训练和优化，从而具备独立解决实际流体力学问题的能力。这种实操训练不仅增强了学员的技术能力，还提高了他们在复杂流动现象中进行分析与决策的自信心。
最后，本课程还将激发学员的创新思维和科研论文方向，为他们在流体力学研究中提供新技术和方法。通过对OpenFOAM和ANSYS Fluent等主流流体力学仿真工具的深入学习，学员将具备在不同平台上进行流体模拟与数据处理的能力，为推动智能流体力学领域的发展贡献力量。通过理论与实践的结合，本课程旨在提升学员在智能流体力学领域的研究和应用能力，培养出能够引领未来科技进步的优秀人才。
深度学习有限元分析学习目标：本课程旨在为学员提供深度学习与有限元分析结合的系统性知识，确保学员在理论与实践中都能掌握核心概念和应用技能。课程内容将涵盖有限元方法的基本原理，包括如何使用 Python 和 FEniCS 进行偏微分方程的求解，确保学员对有限元分析的基础有充分的理解。此外，课程还将探讨如何利用深度学习模型（如卷积神经网络）来增强有限元分析的能力，通过案例研究和实际代码示例，使学员能够在实际应用中运用所学知识。
在课程中，学员将深入了解现代深度学习技术如何为有限元方法提供新的视角与工具，包括无监督学习和强化学习的应用。例如，通过学习如何使用机器学习进行有限元分析，学员将掌握如何从大量仿真数据中提取有价值的信息，并将其转化为高效的材料模型。与此同时，课程将介绍高效的模型训练策略和数据增强技术，以提高模型的准确性和泛化能力。
最后，本课程将强调理论与实践相结合，学员将在课程结束时能够独立完成一个基于深度学习的有限元分析项目，涉及从数据准备到模型训练，再到结果分析的整个流程。通过这种全面的学习体验，学员将为未来在材料工程、结构分析及相关领域的研究与应用奠定坚实基础，具备解决复杂工程问题的能力。
深度学习PINN学习目标：课程旨在逐步引导学员掌握神经网络和物理信息神经网络（PINN）的理论知识和实践技能。从基础的神经网络架构开始，课程内容逐步深入到PINN在不同领域的应用，并教授学员如何使用DeepXDE工具包来简化PINN模型的开发和训练。学员将学习搭建深度学习环境，设计多层感知机等深度神经网络，并应用于解决实际问题。课程重点探讨PINN如何结合物理定律和数据驱动学习，解决正问题和逆问题，以及在流体力学、固体力学等领域的应用。此外，学员还将学习PINN在处理耦合系统和复杂系统中的应用，如热流耦合和电池系统预测。最后，课程将提升学员对PINN优化技巧的理解，并介绍DeepXDE工具包的使用，以解决物理和化学领域的实际问题。
讲师介绍
机器学习锂离子电池主讲老师：来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，长期从事锂离子电池研究，特别是在利用计算模拟方法和机器学习技术解决锂离子电池领域的关键问题。在多个国际高水平期刊上发表 SCI检索论文30余篇。他的授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂！
深度学习流体力学与深度学习有限元分析主讲老师：来自国内顶尖985院校应用数学、计算数学、材料科学和流体力学专业，擅长应用数学、物理信息模型、机器学习建模与深度学习技术驱动交叉学科研究。近年来发表SCI论文12篇。研究方向包括：理论流体力学、智能材料、智能流体力学的量子计算、数据驱动的流体力学、流体力学的核函数方法、仿真实验分析等。
深度学习PINN课程讲师简介：本PINN(物理知识神经网络)与深度学习课程由来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校老师主讲。在机器学习领域具有深厚的理论基础和实践经验，特别是在运用深度学习技术解决复杂科学问题方面。研究成果已经多次在国际权威期刊上发表累计30余篇。老师不仅在学术研究上成就斐然，而且在教学工作中也表现出极高的热情和才华。他的授课风格通俗易懂，能够将抽象的理论知识和复杂的计算方法讲解得生动有趣，使得学员们能够轻松理解并掌握。
课程大纲
专题一：机器学习锂离子电池专题
第一天上午
锂离子电池与机器学习背景
Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程
机器学习库介绍：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn
第一天下午
监督学习与非监督学习
K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归
实战一：使用机器学习预测锂离子电池性能：特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等，选择不同的机器学习模型，例如决策树、随机森林、支持向量机，最后进行性能评估。
第二天上午
K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE
集成学习：随机森林、Boosting
交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索
实战二：聚类分析在电池性能分类中的应用：根据电池的容量、能量密度、内阻、循环稳定性等特征，选择合适的聚类算法，并通过降维判断聚类结果的有效性。
第二天下午
神经网络基础、激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播
Pytorch构建全连接神经网络
深度学习中的正则化技术：L1、L2、Dropout
优化算法：SGD、Adam、RMSprop
超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
实战三：基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选： 收集和整理用于训练的数据集，包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等，使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练，并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。
第三天上午
循环神经网络
卷积神经网络
图神经网络
注意力机制
Transformer架构
生成对抗网络
变分自编码器
实战四：基于图神经网络的锂离子电池性能预测：构建图神经网络模型，选择合适的架构，如GCN、GAT等，来学习材料图特征节点和边的表示，用于预测锂离子电池性能。
第三天下午
锂离子正极材料的特征工程
实战五：基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测：选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网络，使用适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来衡量模型预测锂金属正极材料稳定性的性能。
实战六：实验引导的高通量机器学习分析：讲解将机器学习模型集成到实验流程中，优化实验过程，实现从实验设计到数据分析的自动化和智能化。
第四天上午
基于锂离子电池的机器学习与多尺度模拟
机器学习、分子动力学模拟与第一性原理计算
机器学习与实验结合
实战七：机器学习加速寻找新的固体电解质：构建包含已知固体电解质材料的数据库，包括它们的化学组成、晶体结构、离子导电性等属性，利用训练好的模型对大量候选材料进行虚拟筛选，预测它们的离子导电性，快速识别出有潜力的新固体电解质。
第四天下午
机器学习在电池管理系统中的应用介绍
电池管理系统（BMS）的功能与组成
电池充放电管理
电池安全与保护
电池健康状态的指标
电池老化分析
基于机器学习的电池充放电策略优化
第五天上午
实战八：电池管理系统：物理模型与机器学习集成：利用机器学习预测电池的长期性能和寿命，将机器学习集成到BMS中，实现对电池状态的实时监控和控制，定期评估机器学习模型的性能，并根据新的数据和反馈进行优化。
实战九：机器学习用于锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计：收集电池在不同充放电条件下的运行数据，包括电压、电流、温度、充放电时间等，训练机器学习模型，并通过交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力，实现对SOC和SOH的实时估计。
第五天下午
实战十：基于GRU、LSTM、Transformer锂电池剩余寿命预测：重点讲解如何设计GRU、LSTM或Transformer模型的架构，包括层数、隐藏单元的数量、输入和输出维度等，比较GRU、LSTM和Transformer模型的性能。
实战十一：从实验数据出发重构Mn-DRX设计思路：讲解通过深度学习模型预测无序岩盐（DRX）材料结构和性能之间的关系，构造给定条件下的电压和容量之间的关系映射，讲解DRXNet模型将正极材料化学组分、电化学测试电流密度、工作电压窗口以及循环次数作为输入，来预测若干条放电曲线。
部分案例图片：
专题二：深度学习流体力学专题
第一天：理论基础与模型案例初步实操
模块一：深度学习与流体力学基础理论（理论 40%，实操 60%）
1.深度学习、有监督学习、无监督学习基本概念及在流体力学中的潜在应用。
2.全连接神经网络、拓展模型 DNN 、CNN、DCNN结构及原理。
3.图神经网络（GNN）、图卷积神经网络（GCN）剖析。
4.在时间序列数据处理中RNN、LSTM 的原理及与流体力学的关联。
5.残差网络 ResNet 核心思想及流体力学应用可能性。
6.生成对抗网络基本结构及在流体力学模拟数据生成中的作用。
7.强化学习、深度强化学习（DQN）核心思想与流体力学优化问题探讨。
8.深度学习架构 Transformer 原理及流体力学应用方向。
模块二：传统流体力学理论回顾（理论 40%，实操 60%）
1.流体力学概念及其基本方程（质量守恒方程、动量方程、能量方程）讲解。
2.求解N-S方程的方法和技术介绍。
3.流体力学在工业领域的实际应用案例分析。
4.流体力学仿真工具概述及操作实例展示。
5.流体力学问题求解的算法（数值方法和计算技术）原理。
第二天：数据处理、数据驱动实操和物理信息神经网络应用
模块一：数据驱动方法在流体力学中的应用（理论 30%，实操 70%）
1.数据驱动技术与传统计算流体力学（CFD）的对比分析；
2.使用 Python 处理 CFD 数据的实操；
3.深度学习技术求解 CFD 问题的实践；
模块二：机器学习与流体动力学融合基础（理论 30%，实操 70%）
1.有限体积法进行 CFD 数值模拟的实操；
2.机器学习技术在计算流体动力学（CFD）问题中的初步处理实操；
3.机器学习在离散与连续流体预测中的初步应用实操。
模块三：物理信息神经网络实操（理论 30%，实操 70%）
1.讲解PINNs的基本原理及其在实际应用中的效果；
2.使用PINN模型求解N-S方程以模拟复杂的流体动力学问题；
3.PINNs模型在解决CFD流体动力学问题中的具体应用与实践；
4.基于Transformer网络架构的几何编码与流场预测网络模型；
5.基于湍流预测的物理深度学习Turbulent-Flow-Net。
第三天：OpenFOAM 与深度学习结合（理论 20%，实操 80%）
1.OpenFOAM 框架结构剖析、环境编译、安装和配置讲解与实操；
2.使用体力学可视化分析工具Paraview 进行仿真实操；
3.foamToVTK 及使用 VTK 进行 OpenFOAM 数据处理与分析实操；
4.在 Ubuntu平台使用 Python 脚本与 OpenFOAM 进行数据交互和自动化处理；
5.实操OpenFOAM 流体力学求解器实际应用场景和方法讲解与实操；
6.OpenFOAM 仿真数据采集、生成、转换和提取关键特征实操；
7.使用 OpenFOAM 仿真数据训练简单神经网络模型并进行流体力学预测实操；
第四天：ANSYS Fluent 与深度学习结合（理论 20%，实操 80%）
1.ANSYS Fluent 安装和配置、流体力学架构与功能模块剖析；
2.Python 与 ANSYS Fluent 进行交互和自动化操作实操；
3.有效地采集和生成 ANSYS Fluent 的仿真数据实操；
4.生成仿真数据转换为不同格式以便后续分析的实操；
5.Fluent 模拟的数据预处理及关键特征提取分析实操；
6.使用 ANSYS Fluent 仿真数据构建并训练较复杂神经网络模型进行预测与优化实操。
第五天：项目实战与前沿论文剖析应用（理论 20%，实操 80%）
一、U - Net 架构在智能流体力学中的应用实操
1.剖析基于 U - Net 深度学习的翼型流场识别及深度学习方法。
2.使用密集 U - Net 进行压力轮廓预测 CFD 的原理讲解与实操。
二、图神经网络架构在智能流体力学中的应用实操
1.用于编写和训练基于图神经网络的计算流体动力学应用程序求解器。
2.剖析图神经网络的 CFD 模型预测在不同物理参数下的流场。
3.剖析物理信息神经网络驱动的气泡流体力学方法。
4.剖析混合图神经网络的 CFD 计算模型加速流体预测。
三、扩散模型在智能流体力学中的应用实操
1.剖析高保真流场重建的物理信息扩散模型。
2.使用去噪扩散概率模型进行翼型流动模拟的不确定性替代模型的原理讲解与实操
四、深度神经网络与强化学习在智能流体力学中的应用实操
1.剖析翼型可压缩湍流的高精度深度学习推理。
2.使用有限体积神经网络预测非稳定不可压缩流体动力学原理讲解与实操.
3.剖析深度卷积神经网络的翼型周围流场快速预测的原理讲解与实操.
专题三：深度学习有限元分析
第一天：深度学习与有限元基础
1.有限元分析（FEM）基础：【理论知识+代码+实操】
1.1知识点剖析：有限元法的基本原理，如网格划分和节点分析。
1.2知识点剖析：介绍有限元在结构分析、热传导、流体力学等领域的实际应用。
1.3知识点剖析：解释有限元法的优缺点，特别是计算复杂性和精度问题。
1.4案例展示与实操：有限元法分析及数值求解
2.深度学习基础与案例实操：【理论知识+代码+实操】
2.1剖析神经网络的基本组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
2.2剖析常用的激活函数，如ReLU、sigmoid和softmax及其作用。
2.3剖析损失函数的定义及其在模型训练技术原理。
2.4深度学习案例与实操：深度学习技术迁移至有限元分析【代码+实操】
3.有限元与深度学习结合的必要性【理论结合案例知识】：
3.1剖析传统有限元方法及其局限性，特别是在处理复杂材料和几何时的不足。
3.2剖析深度学习技术提高模型的自适应性与非线性特征处理能力。
3.3利用深度学习进行数据驱动建模的前景与应用。
4.深度学习结合有限元案例分析：
4.1实现CNN自动生成的材料工程数据样本的具体方法。
4.2分析数据集的特征，包括样本数量、数据维度和标注信息。
4.3利用获取的样本改进有限元分析的准确性和效率。
第二天：有限元方法与深度学习的实践【理论知识+代码+实操】
1.PDE求解与有限元结合：
1.1介绍如何使用 FEniCS 进行偏微分方程的建模与求解。
1.2讲解偏微分方程的离散化方法，包括网格生成与基函数选择。
1.3实现如何将 FEM 结果转化为可用于深度学习的格式。
2.数据预处理：
2.1讲解如何提取有限元仿真结果中的关键特征，确保数据质量。
2.2实现FEM数据归一化和标准化的方法，以提高模型训练效果。
2.3介绍数据增强技术，增加样本多样性以改善模型泛化能力。
3.深度学习模型构建：
3.1指导如何选择适合有限元数据的深度学习模型结构（如CNN、RNN等）。
3.2讲解模型超参数的选择和调优，包括学习率、批量大小和训练轮数。
3.3实现通过交叉验证评估模型性能，避免过拟合。
3.4基于深度学习的晶体塑性有限元模型
4.案例实践：
4.1实际操作，构建一个简单的有限元与深度学习结合的模型。
4.2使用TensorFlow或PyTorch进行模型的训练和评估。
4.3分析模型输出，并与传统有限元方法的结果进行对比。
第三天：应用深度学习改进有限元模拟
1.材料行为建模【理论知识+代码+实操】：
1.1介绍EUCLID如何识别材料行为及其应用于弹塑性模型的优势。
1.2讲解路径相关材料行为的定义和重要性，以及如何进行建模。
1.3实现将材料行为模型与深度学习算法相结合，以提高预测准确性。
2.弹塑性材料模拟【理论知识+代码+实操】：
2.1探索全场弹塑性有限元模拟的基本原理和步骤。
2.2讲解如何利用深度学习算法进行塑性校正，提高模型的可靠性。
2.3分享弹塑性模拟的实际案例，分析模型的表现及其改进方向。
3.使用机器学习优化有限元分析【理论知识+代码+实操】：
3.1介绍如何利用深度学习算法进行参数识别和优化方法。
3.2实现机器学习在加速有限元分析过程中的应用，简化模型计算。
3.3实现优化算法与有限元模拟结果的结合，提升整体分析效率。
4.实践操作【理论知识+代码+实操】：
4.1通过具体案例，实施机器学习增强的有限元模型。
4.2分析并可视化模型结果，比较传统和机器学习方法的性能。
4.3识别潜在的改进领域和未来研究方向。
第四天：深度学习在有限元中的高级应用
1.神经网络学习有限元【理论知识+代码+实操】：
1.1探索神经网络如何从有限元数据中提取特征并进行学习。
1.2讨论不同类型神经网络（如CNN、RNN）在有限元分析中的适用性。
1.3介绍模型训练中使用的正则化技术，以防止过拟合。
2.混合模型实现【理论知识+代码+实操】：
2.1讲解如何构建增强神经网络混合模型，以结合FEM与深度学习的优势。
2.2分享不同模型组合的策略，分析其对结果的影响。
2.3实际演示构建和训练混合模型的过程。
3.实例分析【理论知识+代码+实操】：
3.1深入研究基于深度学习的晶体塑性有限元模型，讨论其应用场景。
3.2分析模型的优缺点，并探讨改进方向。
3.3展示模型的实际结果与传统方法的比较。
3.4使用逐点位移和域的有限元网格应用
4.技术演示与实操【理论知识+代码+实操】：
4.1通过U-Net架构进行应力分布预测的实际案例演示。
4.2讲解U-Net在图像分割和分析中的优势及其实现步骤。
4.3分享实践结果，讨论如何将U-Net模型应用于复杂工程问题。
4.4在有限元方法中使用基于机器学习技术的U-Net架构
第五天：综合项目与前沿技术
1.综合案例项目：
1.1设计一个完整的项目，结合深度学习与有限元方法，解决实际工程问题。
1.2介绍项目的背景、目标及所用技术，确保项目的系统性。
1.3讲解项目实施的步骤和方法，包括数据采集、模型构建和评估。
2.前沿研究研读【理论知识+代码+实操】：
2.1介绍基于 JAX 的 GPU 加速可微分有限元分析方法及其应用前景。
2.2讨论最新的研究成果和技术趋势，分析其对有限元分析的影响。
2.3介绍其他前沿技术（图神经网络）在有限元中的潜在应用。
2.4分享有效的解决方案和案例，帮助学员应对实际问题。
3.论文前沿导读【理论知识+代码+实操】：
3.1展望深度学习在有限元分析中的未来应用与发展方向。
3.2精读深度学习在有限元分析中的论文技术。
专题四：深度学习PINN课程目录
第一天
课程目标：深入理解神经网络的基本概念、架构和在多个领域的应用。掌握搭建深度学习开发环境的技能，包括使用Conda创建Python虚拟环境和安装PyTorch等必要工具。学习设计和实现多层感知机（MLP）等深度神经网络架构。通过实际案例，培养将理论知识应用于解决复杂问题的能力。
Python与深度学习(上午)
神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。神经网络的基本构建模块，包括神经元、层、激活函数等核心组成部分。指导学员搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。讲述利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。
深度神经网络搭建(下午)
案例一：多层感机预测材料属性
在材料科学领域，准确预测材料的属性对于新材料的设计和发现具有重要意义。传统的预测方法依赖于复杂的理论模型或耗时的实验测试。随着机器学习技术的发展，我们可以使用多层感知机（MLP）来快速、准确地从材料的化学式中学习并预测其属性。
第二天
课程目标：深入理解物理信息神经网络（PINN）如何融合物理定律和数据驱动学习。学习如何利用PINN解决正问题和逆问题。通过实际案例，培养使用PINN进行建模和预测的技能。通过摩擦系数识别反演案例，掌握如何使用PINN从噪声数据中反求物理参数。学习如何使用PINN来解决导热扩散问题，包括如何将物理定律（如扩散方程）嵌入到神经网络中。
PINN——方法原理(上午)
案例二：摩擦系数识别反演
物理信息学习神经网络是一种强大的工具，它结合了深度学习技术和物理定律，使其不仅可以解决给定输入预测输出的问题，而且可以处理利用给定输出确定模型参数。本案例利用存在噪声的观测数据识别阻尼振动方程中的摩擦系数μ。
PINN——传热扩散(下午)
案例三：线性热传导问题
热传导是热力学和传热学中的一个核心概念，它涉及研究在稳态条件下热量如何在物体内部传递。在许多工程和物理问题中，理解和预测热传导过程对于确保材料的性能、优化热管理系统以及保障结构的完整性至关重要。对于具有恒定热导率的均质物体，热传导过程可以通过一维稳态传导方程来描述。
案例四：污染物向地下迁移扩散
地下水污染是一个全球性的环境问题，准确预测污染物的扩散和迁移过程对于制定有效的环境修复策略至关重要。物理信息神经网络在模拟污染物向地下迁移扩散的问题上具有显著的应用潜力。污染物在地下水中的迁移通常可以通过扩散方程来描述。
第三天
课程目标：深化对物理信息神经网络在流体力学和固体力学中应用的理解，并提高将这一先进技术应用于解决实际工程问题的能力。通过分析和实践Burgers方程、流体遇阻行为、振动梁响应以及能量损失方法等案例，掌握如何将这些模型应用于流体力学中的粘性流体动力学问题和流体遇阻行为的研究，以及固体力学中的振动梁动力学问题和基于能量损失的载荷响应分析。
PINN——流体力学(上午)
案例五：粘性流体动力学
Burgers方程是流体力学中的一个基本方程，它通过结合对流和扩散效应来描述一维流体在考虑流体粘性的情况下运动。案例描述了封闭流体环境中给予一个初始正弦波形式的位移扰动而激发的流体运动。
案例六：流体遇阻行为研究
流体绕过障碍物时的行为在工程和环境科学中非常重要，例如在设计建筑物、桥梁和飞机时预测和控制空气流动，以及在水处理和海洋工程中研究水流模式。通过结合物理定律和数据驱动的方法，PINNs能够提高预测的准确性和效率，为工程应用提供科学依据。
PINN——固体力学(下午)
案例七：振动梁动力学与结构特性参数反演
在固体力学领域，研究两端固定梁在初始时刻受到正弦波形纵向振动激励的响应，是一个经典的动力学问题。该问题还涉及到波动方程的求解，对理解固体材料的动态响应特性和优化结构设计均具有重要的意义。
案例八：基于能量损失的载荷响应
在工程领域，结构的响应分析对于预测和设计结构在实际载荷下的变形和应力分布至关重要。传统的PINN通常基于控制方程来预测结构响应，在处理复杂载荷问题需要长时间训练。通过能量衡算而不是直接求解控制方程的方法，可以更有效地处理非线性问题。
第四天
课程目标：熟练掌握PINN在处理耦合系统和复杂系统，如不规则几何体内的热流耦合和电池系统中的应用。通过深入学习，学员将能够将PINN技术应用于解决实际工程和科学问题，特别是在流体力学和热传递的耦合系统，以及电池健康状态预测等领域。理解流体流动与热传递之间的相互作用，以及这些相互作用如何影响系统性能。掌握如何使用PINN进行电池健康状态的预测，以及如何将电池理论融入PINN模型中。
PINN——耦合系统(上午)
案例九：顶盖驱动空腔
顶盖驱动空腔问题是计算流体力学中的一个经典问题，用于模拟一个被刚性顶盖以恒定速度驱动的方形或矩形空腔中的流体流动。这种配置常用于测试和验证数值方法的准确性，因为它产生了丰富的流体动力学行为，包括涡流、速度分布和压力场。
案例十：鳍片热流耦合
鳍片热流耦合在工业应用中非常常见，如在散热器、热交换器和电子冷却设备中。在这些系统中，流体的流动与鳍片的热传递之间存在复杂的相互作用。流体动力学影响热传递效率，而热传递过程也会影响流体的流动特性。因此，理解和预测这种耦合系统的动态行为对于优化设计至关重要。
PINN——锂电系统(下午)
案例十一：锂电健康状态预测
锂离子电池健康状态是指电池当前容量与其初始容量的比值，是衡量电池性能和寿命的关键指标。锂离子电池健康状态的准确预测对于电池管理系统、电动汽车和可再生能源存储等领域至关重要。物理信息神经网络可以有效地整合电化学理论和实验数据，从而对电池的健康状况进行准确预测。
第五天
课程目标：提升对PINN的优化技巧，并让学会使用DeepXDE工具包来解决实际问题。掌握并应用加权PINN和小批次训练法等优化技巧，以提高模型的预测准确性和收敛性。学习并实践使用DeepXDE工具包，以简化PINN模型的开发和训练过程。通过半导体器件和化学反应案例，了解如何将DeepXDE应用于实际的物理和化学问题。
PINN——优化技巧(上午)
案例十二：加权物理信息神经网络
通过在损失函数中添加权重，加权PINN能够更准确地捕捉模型的初始条件，从而在整个时间范围内提供更准确的预测。这种方法对于理解和预测材料的界面动力学以及相关的工程问题具有重要意义。
案例十三：小批次训练法
小批次训练法是一种在深度学习中用于提高性能的技术。与全批量梯度下降相比，小批量处理有助于更好地避免不太理想的局部最小值。研究发现，小批量方法可以促进用于近似相场方程的神经网络的收敛。
PINN——工具介绍(DeepXDE) (下午)
案例十四：半导体器件中的电势分布
在半导体物理中，了解电势如何在器件中变化对于设计和优化器件性能至关重要。泊松方程描述了电场（电势的负梯度）与自由电荷密度之间的关系，在电势变化是由电荷分布引起的物理情境下适用。本案例我们关注一个一维半导体纳米线，由于掺杂的影响，在内部产生了电势变化。
案例十五：扩散化学反应的参数辨识
在化学工业中，反应器是进行化学反应的核心设备。理解和控制反应器内的反应动力学对于提高反应效率、优化产品产量和质量至关重要。本案例考虑一个理想反应器，其中两种化学物质A和B发生反应，其反应过程可以用一个扩散-反应系统描述。
课程特色及增值服务
线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑，理论＋实操授课方式结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在有限元分析与流体力学领域的最新研究进展，课前发送全部学习资料，课程提供全程答疑解惑；
完全贴合学员需求的课程体系设计，定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，发送全部案例资料，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，让求知的路上不再孤单！
增值服务
1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；
2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；
3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）
课程会议完毕后老师长期解疑，课程群不解散，往期会议学员对于会议质量和授课方式一致评价极高！
学员对于会议答疑给予高度评价！
课程时间
机器学习锂离子电池：
2024.11.23----2024.11.24（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2024.11.26----2024.11.27（晚上19.00-22.00）
2024.11.30----2024.12.01（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
深度学习流体力学：
2024.11.18----2024.11.19（晚上19.00-22.00）
2024.11.20----2024.11.21（晚上19.00-22.00）
2024.12.3----2024.12.4（晚上19.00-22.00）
2024.12.7----2024.12.8（上午9:00-11:30下午13:30-17:00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
深度学习有限元分析：
2024.11.23----2024.11.24（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2024.11.26----2024.11.27（晚上19.00-22.00）
2024.11.30----2024.12.01（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
深度学习PINN：
2024.12.07----2024.12.08（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
2024.12.10----2024.12.11（晚上19.00-22.00）
2024.12.14----2024.12.15（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）
腾讯会议 线上授课（共五天课程 提供全程视频回放）
课程费用
课程费用：
机器学习锂离子电池、深度学习有限元分析、深度学习流体力学、深度学习PINN 每人每班¥4680元（包含会议费、资料费、提供课后全程回放资料）
早鸟价优惠：提前报名缴费学员可得300元优惠（仅限前15名）
套餐价：
同时报名两门课程￥9080元 并额外赠送一门任选课程（报二赠一）
报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销
报名咨询方式（请扫描下方二维码）
RECRUIT
联系人｜王老师
咨询电话｜17654576050（微信同号）
