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 专题一：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
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cfder乐园 2025-03-17 13:41 基于Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面： 1、物理模型与深度学习的融合：研究如何将传统的物理模型与深度学习算法相结合，以提高流体力学问题的预测准确性和计算效率。 2、复杂流动模拟：利用深度
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今天也在认真分享 2025-06-13 15:00 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 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 关键理论与软件二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby 方法、代表性体积单元 RVE）论文详述1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu 准则、Hashin 准则） 实践 1：软件环境配置与二次开发方法实践 ABAQUS/Python 脚本交互（基于论文中 RVE 建模
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pray5186 2025-04-15 16:22 数字孪生发动机健康管理与智能控制，故障诊断前沿技术 专题一：基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术 融合AI算法与可靠性工程，涵盖疲劳理论、智能代理模型与不确定性量化。通过ANSYS与Python实战，完成参数优化、可靠性评估到航空叶片寿命预测全流程，实现可靠性约束下的结构轻量化与多目标优化。 专题二：数据驱动智能故障诊断技术应用与实践 聚焦数据驱动故障诊断，涵盖振动信号分析、特征学习与深度学习。通过轴承故障识别、寿命预测等案例，掌握1D-CNN、LSTM及迁移学习技术，
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cfder乐园 2025-11-12 13:53 基于响应面方法的桥梁结构有限元模型修正 基于响应面方法的桥梁结构有限元模型修正 基于响应面方法的桥梁结构有限元模型修正 摘 要 对于桥梁结构的静动力分析、损伤识别、健康监测及安全性评估等方面，建立一个准确和有效的有限元模型是不可缺少的前提。通常依据设计图纸建立的初始有限元模型的静动力响应计算结果与实测结果之间存在着一定的误差，这个误差往往较大，因此需要对初始有限元模型进行修正，使得修正后的有限元模型能更好的反映结构的实际受力状态。 本文以阜阳
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女皇114 2020-05-23 15:48 中研赢创答用户关于气浮产品、直驱电机及视觉检测问题 Q1：大推力直线电机推力性能确实牛，但散热设计也得跟上，不然推力大了，温度一上来，性能就打折了。我之前试过，散热没搞好，效率直接掉一半。 A：您提到的大推力直线电机确实展现了惊人的动力性能，但在高强度连续工作环境下，散热问题确实是不可忽视的关键因素。正如您所经历的那样，如果散热设计不足，电机在高负载状态下产生的热量无法有效散发，会导致温升过高，进而影响磁钢性能，降低电机效率，严重时还会造成永久性损坏。
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贴吧用户_G5C4RRb 2024-09-27 11:29 声学超材料的智能逆向设计：AI驱动的仿真优化与声振控制方法研究 声学超材料作为新兴的前沿交叉领域，正推动声学设计从“被动应对”向“主动智能”变革。传统声振设计在面对低频减振、复杂波场调控等挑战时，常依赖经验试错，难以高效寻优。将有限元/边界元等数值仿真与人工智能算法深度融合，已成为突破性能瓶颈、实现声学器件性能跨越的核心动力。 在国际前沿领域，声学超材料研究已从“带隙探索”进入“功能定制”新阶段。遗传算法、深度学习等逆向设计方法，助力开发出声隐身斗篷、超分辨声成
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666糖 2025-11-13 15:38 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大纲 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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论文
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鱼幼薇? 2025-03-11 17:13 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大纲 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大纲 要点 内容 关键理论与软件 二次开发使用方法 1. 基础理论： 1.1.复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述 1.2.有限元在复合材料建模中的关键问题（网格划分、周期性边界条件） 1.3.神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation） 1.4.纤维复合材料的损伤理论（Tsai-Wu准则、Hashin准则） 实践1：软件环境配置与二次开发方法实践 u ABAQUS/Python脚本交互（基于论
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鱼幼薇? 2025-04-22 15:27 多个压力传感器如何实现梯度压差的精准控制？ 多个压力传感器实现梯度压差精准控制的核心在于多传感器协同建模、动态反馈调节与控制策略优化。以下从系统架构设计、控制算法实现、硬件协同方案三方面展开说明，结合工业场景（如化工管道、半导体洁净室）提供具体实施路径：一、系统架构设计：多传感器网络与压差控制模型1. 传感器网络布局 梯度节点规划： 在目标区域（如管道沿程、腔体不同位置）按梯度压差需求部署传感器，间距根据物理场分布特性确定（如管道流速高的区域加密
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上海隆旅传感器 2025-06-05 16:08