好好学仿真-CSDN博客

原创机器学习AI精准预测复合材料性能、材料结构设计优化；数据驱动加速新材料研发，百年难遇的组合打破科研壁垒！

人工智能与复合材料技术的融合正推动该领域快速发展。机器学习在复合材料研究中展现出巨大潜力，主要应用于材料设计优化、制造过程控制、性能预测与模拟、缺陷检测、寿命预测与健康管理以及数据驱动的材料发现等方面。具体技术包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等，这些方法在预测复合材料性能、优化材料结构等方面取得显著成果。此外，深度学习模型如多层感知机、卷积神经网络和物理信息神经网络也在复合材料研究中得到应用，为材料性能预测和结构优化提供了新的解决方案。这些技术的应用不仅提高了复合材料研究的效率和精度

2025-05-22 14:41:11 662 3

原创《从量子计算到AI催化：一位材料学博士的多尺度模拟通关秘籍》

5年踩坑总结：如何用DFT+MD+ML玩转能源材料设计？

2025-04-17 15:01:17 584 3

原创有限元竟然可以融合AI创造材料界的神话！

生成式AI的应用实例（VAE、Diffusion、LLM等、大模型的训练与应用示例（chatgpt为例）、预测聚合物粘度、从零开始手搓耐热高分子/高力学性能高分子机器学习筛选工作流的代码、聚合物结构表示、特征筛选、模型建立、模型优化和高通量筛选的掌握、主动学习、对比学习框架在聚合物科学问题中的实现、大语言模型实现聚合物性质预测—polyBERT和TransPolymer、VAE和大语言模型实现聚合物按需逆向设计、规模化应用前景等。以下是近期研究新方向，可参考下。

2025-04-08 11:04:30 186 2

原创 #光子学小白#光子学与人工智能的跨界融合：从基础研究到产业应用怎么学啊？

超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。3.光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。4.非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。

2025-02-08 11:41:52 947

原创机器学习驱动油气田开发，应用岩土工程以及离散元pfc的案例还真是少见！

从基本物理模型构建到油气开发问题的复杂模拟，从数据驱动分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动油气开发领域的革新。以上案例总体还是不错的！1.5.基于非结构PEBI网格的水驱、化学驱、致密油、页岩气开发中的流动规律数值模拟软件的研发与应用介绍：介绍系列工业软件，这些软件在解决生产制度优化、井网优化等关键技术难题中的应用。深度学习在测井方向的应用，既能做自动岩性、岩石类型、沉积微相识别，也可以做储层物性解释，特别是非常规油藏的测井解释，如裂缝孔隙度解释，合成曲线的生成等。

2024-12-30 15:46:00 1053

原创机器学习辅助复合材料预测，性能管理优化创新材料，这种王炸般的组合，还真是大开眼界！

从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。6.数据驱动的材料发现：通过分析大量的实验和模拟数据，机器学习有助于发现新的复合材料配方和结构，加速新材料的研发过程。

2024-08-19 17:13:13 1600 2

原创 comsol大爆发，你什么时候见过comsol声学+光电+智能超材料+fdtd的联合操作？

在深度学习与超材料融合下，可以实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。材料科学、机械工程、计算机工程、建筑科学、土木工程、电子工程、航空航天、光电工程、物理学、微纳光学、超构材料、光通信、光电子器件及自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。3、通过多个场景案例的应用讲解，了解借助 COMSOL在理想或多物理场环境下分析、评估、预测医学、机械和通信等行业中涉及的器件的性能的方法，使设计满足当前和未来发展。

2024-07-22 16:20:27 998

原创智能超材料设计，惊讶住窝了！没见过，还真能这样设计吗？

深度学习可以帮助实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。3、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的。【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；变量为几何/材料参数的声子超材料数据批量自动计算方法。基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测。专题一：深度学习驱动的智能超材料设计与应用专题。案例四：声学超材料声隐身、声隧穿、声强反射仿真。案例五：声学超材料负折射特性及三维能带仿真计算。

2024-07-17 16:25:30 215

原创深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。主要从事岩土工程数值模拟方法研究。地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。3.3 COMMAND命令（命令结构、创建模型、状态监测与绘图、控制模拟过程、求解控制、状态查询、与FISH语言的混合使用等）

2024-06-19 14:00:54 1061

原创智能流体模拟：OpenFOAM&Fluent的深度融合！

涵盖先进的计算方法（如伪谱法、CNN、GAN、Neural ODE、PINN等）、软件工具应用（Fluent软件、Python编程）、深度学习流场超分辨率、神经网络在湍流模拟中的应用（物理信息神经网络（PINN）和基于图神经网络（GNN））、神经网络在空气动力学中的应用、流动生成与可视化技术（反向追踪算法、Tecplot、Houdini等），全方位提升您的流体力学计算与应用能力。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD，深度强化学习的气动优化。

2024-05-28 10:22:16 743 1

原创深度学习驱动的流体力学计算与应用

来自全球顶尖大学香港科技大学，博士，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文10余篇，申请专利三项。擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，AI for CFD，深度强化学习的气动优化。涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。如未收到请及时电话咨询。机器学习的基础概念，熟悉并掌握一系列常见及经典的机器学习算法，为后续课程打下坚实基础。

2024-04-16 18:30:04 1857 1

cuiliuyun的博客