模型訓練
關注創建者：天洑軟件 創建時間：2022-01-06
模型訓練的視頻教程
Dragonfly深度學習教程
特征提取：接下來，利用深度學習模型（如卷積神經網絡，CNN）從預處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學習圖像的高級特征表示。 模型訓練：將提取到的特征輸入到深度學習模型中進行訓練。訓練過程中，模型會不斷調整參數，以最小化損失函數（如交叉熵損失、均方誤差等）并提高預測準確性。 模型評估：在訓練過程中或訓練完成后，需要對模型進行評估，以檢驗模型性能。
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數據分析丨Altair RapidMiner 助力發動機艙電磁場強仿真，實現快速預測
主要看點 Altair 解決方案： 為解決場強幅值計算耗時問題，我們采用Altair RapidMiner構建預測模型。該模型基于Feko的空間場數據，能迅速預測不同頻率下任意坐標點的場強幅值。 實現步驟包括： 導入并預處理數據 選擇合適的機器學習算法訓練模型 優化模型性能，并最終實現實時預測。
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模型訓練的實例教程
1 引言
盡管已經發展出許多預訓練模型，但正如過去試驗看到的一樣，這些預訓練模型還不能真正滿足我們巖土工程專業的需要，為了真正達到我們的目的，必須在預訓練模型的基礎上微調出我們自己的模型GeotechSet，之所以長時間沒有這樣做，其中一個主要原因是考慮到時間問題，以我目前的硬件配置，訓練出一個新的模型需要好幾個小時(下面例子的模型訓練用了大約50分鐘，訓練數據1.3M)。這個筆記簡要總結了微調模型的過程，檢驗了訓練出來的模型是否可用。
2 訓練模型
微調代碼保存在training_stsbenchmark.py中，訓練數據集保存在datasets文件夾內。
預訓練模型可以選擇任意的Transformers模型，例如Bert，RoBERTa，XLNet, XLM-R，DistilBERT等(bert-base-uncased, roberta-base, xlm-roberta-base，bert-base-cased)。
展開 亞歷克斯網
概述：AlexNet 由 Alex Krizhevsky 開發，是最早普及 CNN 在圖像分類中的使用的深度學習模型之一。
主要特點：
具有 8 層的簡單架構。
ReLU 激活函數和 dropout 正則化。
應用：通用圖像分類和歷史基準。
10. 視覺變形金剛 （ViT）
概述：Vision Transformers 由 Google 開發，將最初為 NLP 設計的 Transformer 架構應用于圖像分類。
主要特點：
Transformer 編碼器架構。
使用大型數據集和計算資源進行良好擴展。
應用：一般圖像分類和大規模視覺任務。
用于圖像分類的預訓練模型的優勢
減少訓練時間：預訓練模型顯著縮短了訓練時間。由于它們已經在大型數據集上進行了訓練，因此只需要針對特定任務進行微調。這種效率使開發人員能夠更快地部署模型。
提高準確性：這些模型已經在大量數據上進行了訓練，使它們能夠很好地泛化。因此，與從頭開始訓練的模型相比，它們通常在各種任務上實現更高的準確性。這將產生更可靠的圖像分類結果。
資源效率：使用預先訓練的模型可以減少對大型數據集和計算能力的需求。與訓練新模型相比，微調預訓練模型所需的資源更少，因此資源有限的組織更容易使用它。
用于圖像分類的預訓練模型的挑戰
適應性：微調預訓練模型以適應特定任務可能很復雜。并非所有模型都能很好地適應所有任務，有時需要進行大量調整才能實現最佳性能。
過擬合：存在過度擬合的風險，尤其是在對小型數據集進行微調時。
展開 ，但模型訓練在很大程度上是一門藝術而不是科學，調參是模型訓練時必要步驟，會占用大量時間。
5.讀取csv文件數據來構建并訓練DNN模型
訓練后的DNN模型對E_vol和P_vol_ave的預測效果如下圖所示
訓練集（藍色點）和測試集（橘色點）基本都集中在理想預測線（紅色虛線：代表預測值等于實際值）附近，且R^2的值都在0.99以上，說明該模型具備比較優異的預測能力，可以作為一個合格的代理模型。
6.同一組參數下，Comsol計算的和DNN模型預測的Ragone圖對比
可以看出1C倍率以下，DNN預測的平均體積功率密度（P_vol_ave)與Comsol計算出來是有些差距的，而2C倍率以上DNN預測出來的結果與Comsol計算出來的重合得還是挺不錯的。
補充說明
本文展示的方法不僅僅局限于鋰離子電池模型，只需要在我這個案例的代碼基礎上稍作修改即可拓展到任何其他仿真領域代理模型的構建和訓練。為了方便代碼基礎比較薄弱的小伙伴根據自己的需求修改我的代碼，我錄制了一個視頻來詳細講解代碼的功能以及操作步驟。
文章付費 (請前往“鋰電芯動”公眾號）后即可獲得本文的Comsol模型、python代碼以及講解視頻如下：
展開 </p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p>Hero 選擇了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?，這是一項強大的幾何深度學習技術，能夠利用歷史數據訓練AI模型，并在傳統FEA方法所需時間的一小部分內生成物理預測結果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設計平臺 Altair<sup>?</sup> HyperWorks<sup>?</sup>中，這使得Hero的所有用戶，無論技能水平如何，都能輕松將這一解決方案融入現有流程。</p><p><br></p><p>為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現有數據分為訓練集和測試集：訓練集用于基于歷史仿真數據訓練機器學習模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預測準確性。由于Hero的產品線涵蓋多種車型（如運動型摩托車、探險摩托車、通勤摩托車和巡航車等），團隊使用了多樣化的把手數據集，以確保AI模型能夠生成準確的結果。</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。對比顯示，兩者的偏差僅為3%，這證明了PhysicsAI能夠在極短時間內提供與傳統FEA相媲美的精確預測。
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從微帶貼片天線的方向圖預測，到MEMS執行器的電-熱-力三場耦合重構，再到電池充放電循環的瞬態曲線擬合，每一次代理模型的訓練背后，都是成百上千次完整多物理場求解的算力透支。本文將系統解析COMSOL代理模型的工作流計算特征，并給出面向不同規模應用的三級UltraLAB算力配置方案。
數據盤
8TB NVMe SSD ×2（RAID 0 或獨立分區）
UQ 批量運行產生的海量 ODB/結果文件高速讀寫
顯卡
NVIDIA RTX A5000 32GB 或 RTX Pro 5000 72GB
32GB 顯存支撐復雜裝配體后處理；72GB 可兼顧 AI 代理模型訓練
在實操環節，企業學員們通過動手操作，親身體驗了從原始數據（圖像和表單）載入、數據預處理、模型訓練與評估、模型部署與應用的全流程。這種沉浸式的教學方式，讓企業直觀體驗了AI技術在優化生產工藝、設備故障預警以及輔助決策方面的價值。
img.jishulink.com/202604/imgs/f5a523e26f25470d8511903a6050a3bb"></p><p><strong>時間：4</strong>月21日（星期二），16:00-17:00</p><p><strong>內容簡介：</strong></p><p>Fluent 2026 R1版本電池模塊的更新主要包括GPU求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練
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4/21 | Ansys Fluent 2026 R1動力電池新功能介紹
講師簡介：
陳桂杰 | Ansys 主任應用工程師
主題簡介：Fluent 2026 R1版本電池模塊的更新主要包括GPU求解器支持電池模塊中共軛傳熱計算，熱失控仿真，降階模型訓練；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。
感知在環仿真案例
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；降階模型中面通量分布提升含流量變化的降階模型的預測精度。
Ansys optiSLang?軟件中的Ansys SimAI連接器，實現從訓練數據生成、AI模型訓練到AI優化和設計研究的端到端工作流程。
Ansys Engineering Copilot?現已集成到Ansys medini analyze、Ansys ModelCenter?和Ansys Rocky?軟件中，在用戶界面中直接提供智能的AI輔助支持。
圖 1 某種分布的通流孔道產生的整堆流速分布（上圖：仿真結果；下圖：AI預測結果）
為驗證該方法的可行性，我們構建了一組包含200個樣本的數據集，其中180個用于模型訓練，其余用于測試。這些樣本涵蓋了不同孔徑、不同密度、不同排列方式的堆芯構型，有限元模型的節點規模在46,000至63,000之間。模型訓練在單張NVIDIA RTX 3090 24GB顯卡上完成。
一、Smart-ROM降階模型構建
Step1：樣本空間構建
用戶導入仿真數據并定義樣本
圖 仿真數據導入
圖 導入數據查看
Step2：降階模型訓練
用戶選擇AI降階算法和調參模式，支持算法超參自調優與用戶自定義
圖 AI算法超參自定義
Step3：降階模型驗證
對訓練好的降階模型進行驗證
