機器學習材料建模
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
機器學習材料建模的視頻教程
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹
化工新能源中的機理和機器學習建模—從燃料電池的系統到部件的機理及機器學習建模案例介紹 直播時間：3月12日 19:30 課時章節：第1節課（共1節） 適用人群：想要了解學習機理和機器學習建模在化工新能源中的應用 背景： 很多的新能源尤其是燃料電池系統其實也算一個小型的化工系統，這個系統可能使用氫氣或者天然氣作為燃料來發電驅動汽車或者向電網輸送，也可能是在逆向運行采用電網的電來分解水制氫。
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化工新能源中的機器學習建模中的時間序列建模算法
直播大綱： 本課程主要介紹已經完成過的一些化工新能源系統或者器件的機理及機器學習建模案例，手把手教你用numpy實現機器學習的RNN/LSTM/GRU，并講解序列建模的seq2seq算法。 配備若干案例進行演示。
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機器學習材料建模的實例教程
主要用到的軟件 vasp、quantum espresso、cp2k、lammps等
</p><p class="ql-align-justify"><strong>逆向設計</strong>從所需的性能出發，尋找理想的材料結構。AI/ML 算法在逆向設計過程中被成功應用，例如通過<strong>拓撲優化</strong>來尋找具有最佳性能的纖維方向和尺寸。此外，AI/ML 還可以與有限元分析和神經網絡等工具結合，進行預測和逆向設計，以滿足特定的功能需求。未來，將<strong>生成式 AI 模型</strong>與逆向設計相結合，有望克服現有材料數據庫的限制，發現全新的材料結構。</p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/4XyibPMYcptgDDWibPMsNGicbMoAXRneN6Rxh79RqB9bNZbVQz9EYHSEr6nuop7E8hC2ic8I0dLHxL0p8tiab2SIMPw/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">圖 2. 高性能 FRP 復合材料結構設計、制造、測試和監控階段的 AI/ML 模型，分別用于材料開發和選擇、工藝建模和優化、材料性能預測以及損傷診斷和預測。</p><p><strong>3.人工智能/機器學習在高性能復合材料制造過程建模和優化中的應用</strong></p><p class="ql-align-justify">高性能 FRP 復合材料的制造過程包括部件生成和固化兩個主要階段。部件生成過程包括自動纖維鋪放（AFP）、增材制造（AM）等。AI/ML 可以通過圖像處理、深度學習等方法，對 AFP 過程進行<strong>缺陷檢測、分類和優化</strong>，以提高生產效率和產品質量。
展開 圖1 仿真精度和仿真效率之間的平衡
用機器學習代替有限元
鑒于機器學習 (ML) 和數據驅動方法的快速發展，許多科學和工程領域都已經開始嘗試機器學習的應用。華盛頓大學的 Navid Zobeiry 教授、不列顛哥倫比亞大學的 Anoush Poursartip 教授和 Convergent Manufacturing Technologies 的研究團隊提出了一種應用高效的機器學習代理模型取代傳統有限元模擬的方法。在這種方法中，先用有限元方法根據輸入參數的不同自動生成大量數據樣本。然后，將這些數據用于訓練不同的機器學習模型，例如神經網絡 (NN)、隨機森林模型或高斯過程回歸 (GPR) 模型。
一個經過適當訓練的代理模型可以非常接近地擬合用于訓練它的有限元模型，并且可以顯著地提高模擬速度。在這項研究中，研究人員采用神經網絡（NN） 模型來代替降階 有限元模型，將有限元模擬生成的數據以及控制復合材料固化問題的理論（即理論引導機器學習）進行訓練。這些神經網絡模型可以使用與有限元模擬相同的輸入來預測復合材料加工過程中的關鍵性能指標，包括放熱固化反應期間的最高零件溫度。計算結果表明，基于典型的計算工作站，使用機器學習模型實現的速度增益是有限元模型的 1000 到 10000 倍，這為大型復合材料組件實現了近乎實時的仿真速度。
圖 2 顯示了一個具有代表性的 5 x 10 米機翼蒙皮，其典型的鋪層設計包含 40 ~ 80 層厚度。采用ABAQUS 的插件 COMPRO 在典型的計算機工作站上通過 3D 有限元分析 機翼蒙皮的工藝過程模擬需要幾個小時，另外，進行流程優化更需要幾天甚至幾周的時間。在第二次演示中，將機翼蒙皮分成 30 個 1D 分區。
展開 1.3 學習者的選擇
當數據集已經被合適地收集或展示時，是時候選擇一個模型去學習它。目前，存在著廣泛的模型類型（學習者）用于模型的建立和預測。監督式的學習模型可以預測離散集（如將材料分為金屬和絕緣體）或連續集（如極化率）內的輸出值。通常，為離散集建立一個模型需要分類，而為連續集建立模型則需要回歸。
2 加速科學方法：
不論是通過實驗數據的列舉或分析，還是化學直覺上的編纂，信息學在指導實驗化學家方面的應用正在快速推進。這部分主要介紹機器學習如何有助于減少化學和材料設計、合成、表征和建模等方面的障礙，也介紹了一些人工智能領域的重要進展而對現有文獻進行數據挖掘。
2.1 指導化學合成
有機化學家是最早認識到計算方法有望用于實驗室中的科學家之一。在合成化學路徑中，每一步反應的轉化次數一般都在80到數千之間，相比之下，國際象棋中每個游戲的位置僅有幾十種可能地移動。在化學合成中，需要人類專家來指定特定的條件和上下步的規則，這些規則在給定的步驟中排除了大量可能用到的試劑，限制了可供選擇的算法數量。如果依賴于傳統算法的機器要與專家競爭，那么上下步規則（通常是數千個）就顯得至關重要。
深度學習方法對預測化學合成路徑表現出特殊的應用前景，其通過將基于規則的專家系統和神經網絡相結合的方案來實現這一目的，而該神經網絡是對候選合成路徑的排序或者是通過應用規則對預測產物的可能性進行組合而生成的。此外，也已經提出了一種基于規則合成預測的替代方案——序列-序列法，其基于有機化學家和語言學之間的聯系。
除了目標分子的合成，機器學習模型可以用于評估產物結晶的可能性。
展開 1.深入了解神經網絡的組成、訓練和實現，掌握深度空間特征分布等關鍵概念；
2.掌握遷移學習的思想與基本形式，了解傳統遷移學習的基本方法，對比各種方法的優缺點；
3.握深度遷移學習的思想與組成模塊，學習深度遷移學習的各種方法；
4.掌握深度遷移學習的網絡結構設計、目標函數設計的前沿方法，了解遷移學習在PDA、Source-Free DA上的應用；
5.掌握深度遷移學習在語義分割、目標檢測、行人重識別等任務中的應用，學習圖像/視頻風格遷移方法，了解風格遷移在實際生活中的應用；
6.掌握小樣本學習、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小樣本學習、Transformer等在實際場景下的應用；
7.通過實操掌握圖片視頻風格遷移，自動駕駛中的跨域語義分割，目標檢測。
老師：來自中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事深度學習、遷移學習、計算機視覺等領域的教學與研究工作。
人員：各省市、自治區從事人工智能、機器學習、深度學習、遷移學習、計算機視覺、自然語言處理、語音識別、圖像處理、小樣本分析等領域相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生等相關人員，以及深度遷移學習廣大愛好者。
一、機器學習簡介與經典機器學習算法介紹
1.什么是機器學習？
2.機器學習框架與基本組成
3.機器學習的訓練步驟
4.機器學習問題的分類
5.經典機器學習算法介紹
目標：機器學習是人工智能的重要技術之一，詳細了解機器學習的原理、機制和方法，為學習深度學習與遷移學習打下堅實的基礎。
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晶體塑性有限元（CPFE）模型在預測多晶材料宏觀性能與微觀晶體學織構的相互作用中扮演著核心角色 。然而，極其龐大的計算成本成為了將其推廣至宏觀工程部件
復合材料多尺度力學仿真中，代表性體積單元（RVE）的幾何建模與網格劃分是前處理階段的主要工作之一。受周期性邊界條件的約束，纖維在模型邊界處的切割精度直接影響后續網格匹配。當纖維端面與基體表面未能完全共面時，往往產生微小幾何階躍，導致節點投影誤差。這些問題在手動腳本處理時出錯的概率較高。
針對上述情況，基于Abaqus環境開發了Periodic RVE Generator插件，對纖維生成
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<p style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0); margin: 8px 0px; outline: 0px; max-width: 100%; clear: both; min-height:
QuantumATK
QuantumATK是一套完整的原子級仿真工具包，由全球領先的原子尺度建模專家團隊開發并提供技術支持。QuantumATK通過在新材料篩選過程中實現更高效的仿真工作流程，顯著減少材料研發時間與成本。這些工作流程可替代或指導實驗，來選擇和優化產品系統中的材料。
QuantumATK提供先進的圖形用戶界面與獨特的方法完備性，使用戶能夠在一個集成框架內計算各種基本材料屬性
終極DevOps到MLOps訓練營：構建機器學習CI/CD流水線 Ultimate DevOps to MLOps Bootcamp - Build ML CI/CD Pipelines 發布時間：2025年 課程時長：12小時 課程大小：6.7GB 語言：英文 課程
藥物發現與化學信息學中的機器學習應用 發布時間：2026年 時長：3小時 大小：1.1GB 語言：英語 課程內容 學習將Python、人工智能與機器學習技術應用于化學信息學領域，掌握藥物發現的計算方法與實操項目開發，從零搭建相關預測模型并完成部署。 學習目標
視頻格式：MP4 | 視頻編碼：h264，分辨率1920×1080 | 音頻編碼：AAC，采樣率44.1 KHz，雙聲道
- 難度級別：所有級別 | 類別：電子學習 | 語言：英語 | 時長：25講（3小時14分鐘） | 大小：2.5 GB
- 課程簡介：一份適合初學者的Python人工智能與機器學習入門指南
- 學習內容：
- Python編程入門
我研究生的小方向就是立體織物復合材料。盡管剛畢業改換到CFD領域的工作，但是我仍然對一個東西充滿執念。
那就是通過代碼參數化生成織物復合材料的細觀模型，就像英國諾丁漢大學的TexGen那樣。
盡管那時候代碼水平還比較基礎，但就是這個執念讓我不斷研究在數值仿真中網格到底應該如何表達，幾何如何轉換為網格，有了網格應該如何渲染，如何把復雜的織造參數和網格構建聯系起來。
以前做材料本構和細觀建模的時候，第一個攔路虎就是建模。尤其是機織編織類的材料，需要搞懂一系列織造參數，才可能完成三維模型創建。這還不算完，搞完模型還要繼續弄網格，一旦需要研究幾何參數變化規律，上述的過程又得整一遍。
即便后面我已經很熟練了，這個過程仍然需要花費很多時間。那個時候我就在想，以后要是能自己搞一個參數化建模工具就好了。
后來做項目多了，發現不僅是細觀結構
前文我們介紹了基于“厚度”推進策略生成網格，并自動定義鋪層、材料的層合板建模算法。
為了提高展示度，同時也是方便給別人使用。我們可以開發一個界面，并封裝成一個軟件。
作為一個小的案例，同樣采用MATLAB實現。
很多人都用過MATLAB的GUI模塊，然而這個東西適合做一些小的工具，稍微復雜一點的功能，就完全無法開展。
GUI模塊
一個最簡單的例子
