近年來，深度學習技術在多個工程領域取得了顯著突破，特別是在疲勞與斷裂分析中的應用。傳統的疲勞分析方法依賴于物理模型和實驗數據，然而，隨著結構復雜性的增加和多物理場交互的挑戰，傳統方法的計算成本和準確性已無法滿足高精度要求。深度學習通過強大的數據處理和模式識別能力，能夠有效地從大量復雜數據中提取特征，進而提供更高效、更精準的分析。特別是在疲勞壽命預測、裂紋檢測與擴展、以及多物理場耦合分析等方面，深度學習展現了巨大的潛力，能夠彌補傳統方法的不足，提升工程分析的效率與可靠性。

材料力學的傳統分析方法在面對多維度、多物理場的復雜問題時，往往需要大量的實驗數據支持，并且計算過程繁瑣。而人工智能，特別是深度學習的應用，正在推動材料科學領域的革命。通過將物理學定律與深度學習模型結合，如物理信息神經網絡（PINN），工程師可以實現更為精確的疲勞與斷裂分析。AI技術的引入，不僅使得傳統的疲勞與斷裂分析方法更為高效，而且能夠自動處理非結構化數據，如圖像、傳感器數據等，打破了傳統方法的限制，提升了預測的精度和應用的廣泛性。

隨著航空航天、風電、橋梁等關鍵基礎設施領域對安全性和可靠性要求的提高，在工程實踐中的前沿趨勢與挑戰方面，深度學習在疲勞與斷裂分析中的應用正日益重要。在這些領域，傳統的疲勞分析方法面臨著復雜負載譜、材料不均勻性和裂紋擴展行為等多方面的挑戰，急需更高效、更智能的解決方案。深度學習，尤其是卷積神經網絡（CNN）和生成對抗網絡（GAN）的引入，為實時監測、裂紋擴展預測和疲勞壽命評估提供了新的方向。未來，結合深度學習與傳統方法的混合分析模型，將在智能化、自動化的工程決策過程中扮演越來越重要的角色，推動結構安全與維護管理向更高水平發展。

課程一、深度學習助力高性能材料疲勞分析與斷裂應用研究

課程二、人工智能技術助力增材制造

課程三、深度學習PINN+大模型輔助編程

課程四、人工智能技術助力催化劑設計

課程一、深度學習助力高性能材料疲勞分析與斷裂應用研究

教學概述

本課程旨在為學員提供深度學習驅動的疲勞與斷裂分析的深入知識，結合材料力學、斷裂力學以及深度學習技術，幫助學員理解如何將深度學習應用于工程中的疲勞與斷裂問題。課程內容涵蓋了深度學習基礎、疲勞與斷裂力學基礎理論、疲勞裂紋擴展與斷裂分析、以及深度學習在航空、新能源領域等工程中的應用。課程通過理論講解、實際操作與案例分析相結合的方式，深入探討了疲勞壽命預測、裂紋檢測、損傷識別等技術，并結合實際工程問題，展示了深度學習在不同領域中的應用。

課程的前兩天將聚焦于深度學習和疲勞斷裂分析的基礎理論，介紹深度學習的基本概念、神經網絡架構及其在疲勞與斷裂分析中的應用，幫助學員建立深度學習的理論框架，并通過Python編程實現疲勞壽命預測模型。第三天的課程將重點探討疲勞與斷裂分析在航空與新能源工程中的實際應用，包括裂紋擴展、疲勞壽命預測等問題，展示深度學習如何提升分析精度和效率。第四天將通過講解腐蝕疲勞和復合材料壽命預測的基本理論及應用，探討材料在惡劣環境下的疲勞行為，并利用深度學習方法優化分析過程。最后一天，課程將通過實際案例和操作，幫助學員掌握深度學習驅動的疲勞與斷裂分析技術，能夠在不同工程背景下靈活應用。同時，課程將介紹DeepSeek技術，展示如何利用其智能分析工具，進一步提高疲勞與斷裂問題的診斷精度和處理速度。通過這項技術，學員將了解如何在復雜工程環境中進行高效的數據分析和預測。

課程目標

本課程的教學目標是通過理論講解與實踐操作，幫助學員全面掌握深度學習在疲勞與斷裂分析中的應用，并將所學知識有效應用于工程實踐中。首先，學員將深入理解深度學習的基本原理和常見算法，掌握神經網絡、卷積神經網絡等模型的應用，能夠在疲勞與斷裂分析中靈活運用深度學習方法。其次，學員將掌握疲勞與斷裂力學的基本理論，理解疲勞裂紋擴展、斷裂韌性、疲勞壽命預測等關鍵內容，并能夠結合深度學習技術，提升分析的精度和效率。課程還將培養學員進行智能裂紋檢測與壽命預測的能力，學員將能夠利用深度學習進行裂紋分類與檢測，預測疲勞壽命，并通過實際案例進行應用，提升數據驅動的分析能力。此外，學員將在實際工程應用中，運用深度學習方法解決航空結構、風電裝備、橋梁等領域的疲勞與斷裂問題，提高分析效率與精度。最后，通過編程實踐，學員將能夠利用Python和深度學習框架（如PyTorch）構建與訓練疲勞與斷裂分析模型，完成疲勞壽命預測、裂紋檢測等任務，掌握深度學習驅動的端到端分析方法，同時掌握如何將DeepSeek技術與傳統分析方法相結合，以實現更高效、更精準的疲勞與斷裂分析。

深度學習助力高性能材料疲勞分析與斷裂應用研究大綱

Day 1：深度學習基礎、疲勞與斷裂力學基礎理論

深度學習基礎與應用概述

深度學習概述：介紹深度學習的基本概念、歷史背景及其在工程與材料科學中的應用前景。

神經網絡基礎：

神經網絡架構與工作原理：深入講解神經元模型、前饋神經網絡、激活函數等基本概念。（實操+源碼）

反向傳播算法與梯度下降：討論深度學習的訓練過程，如何通過反向傳播優化模型。

常見深度學習網絡結構：包括全連接神經網絡（ANN）、卷積神經網絡（CNN）和遞歸神經網絡（RNN）。

深度學習優化技術：學習常見的優化算法（如Adam、SGD）以及其在疲勞與斷裂分析中的應用。

物理信息神經網絡(PINN)原理剖析（實操+源碼）

深度學習在疲勞與斷裂分析中的應用

深度學習與材料疲勞研究的結合：探討如何利用深度學習分析疲勞現象，包括裂紋檢測、裂紋擴展預測及壽命分析等。

數據驅動的疲勞壽命預測模型：如何通過深度學習模型處理和分析疲勞數據（如S-N曲線、載荷譜），提升壽命預測精度。（實操+源碼）

深度學習在斷裂力學中的應用：通過深度學習優化應力強度因子計算、裂紋尖端應力場預測等。

基于深度學習的損傷識別與分析：利用深度學習技術自動識別材料損傷、裂紋位置和發展趨勢。

DeepSeek大模型如何有效應用在疲勞與斷裂的科研領域

材料力學、彈性力學基礎與Workbench實操仿真

胡克定律與材料本構關系推導：深入講解彈性力學中材料本構模型的建立與推導。

Workbench實操仿真、應力應變分析：實操仿真、材料在加載下的應力、應變關系及其在斷裂分析中的重要性。

平面應力/應變問題解析解推導：基于經典的平面應力和應變理論進行實例推導與分析。

斷裂力學基礎：應力強度因子計算：使用J積分法進行應力強度因子計算，理解裂紋尖端應力場。（實操+源碼）

DeepSeek大模型如何有效提升料力學與彈性力學方仿真效率

疲勞力學與壽命預測理論

疲勞現象與疲勞斷裂特征：描述材料在反復載荷作用下的疲勞裂紋擴展與最終斷裂。

疲勞壽命的描述方法：S-N曲線與礦物法則：解釋疲勞壽命的建模與預測。

概率疲勞建模與應用：介紹蒙特卡洛模擬在疲勞壽命預測應用。（實操+源碼）

疲勞斷裂行為與局部塑性化：分析疲勞過程中局部塑性變形的作用及其與疲勞裂紋擴展的關系。

代碼實操：Python實現Weibull分布疲勞壽命預測

利用Python實現經典的Weibull分布進行疲勞壽命預測，理解概率分布與實際疲勞壽命預測的關系。（實操+源碼）

Day 2：疲勞裂紋擴展與斷裂分析

裂紋擴展與斷裂力學模型（實操+源碼）

應力強度因子與裂紋擴展準則：講解不同類型的裂紋擴展準則（如Paris法則、Logan法則）。

裂紋的多尺度分析方法：從微觀到宏觀對裂紋擴展的多尺度分析。

斷裂韌性與疲勞裂紋的關系：探討材料斷裂韌性與疲勞裂紋擴展的關系。

損傷力學與裂紋萌生理論：介紹損傷力學中的裂紋萌生模型及其與疲勞壽命的關系。

智能裂紋檢測與分析（實操+源碼）

數字圖像相關(DIC)技術與裂紋分析結合：使用DIC技術提取裂紋信息，并結合深度學習模型進行分析。

U-Net深度學習算法在裂紋檢測中的應用：基于U-Net網絡架構進行裂紋自動分割。

ResNet在裂紋階段分類中的應用：使用ResNet對裂紋階段進行分類和預測。

基于深度學習的裂紋特征提取方法：通過深度學習提取裂紋的微觀特征，輔助分析裂紋發展過程。

實操：PyTorch構建裂紋檢測模型

使用PyTorch框架搭建并訓練裂紋檢測模型，進行裂紋檢測與分類任務。

Day 3：疲勞與斷裂分析在航空與新能源工程中的應用

航空結構的疲勞與斷裂分析

飛機蒙皮裂紋多尺度分析框架：結合微觀與宏觀分析方法進行航空結構疲勞裂紋的多尺度建模。

超分辨率重建技術在裂紋檢測中的應用：通過顯微圖像超分辨率重建提升裂紋檢測精度。

裂紋尖端應力場預測與分析：運用有限元與深度學習結合的方法，預測裂紋尖端應力場。

疲勞壽命預測模型與數據驅動方法：構建數據驅動的疲勞壽命預測模型。（實操+源碼）

風電裝備壽命預測、橋梁裂紋壽命預測

風電主軸承疲勞分析與壽命預測：分析風電主軸承的疲勞行為，構建壽命預測模型。

物理信息神經網絡(PINN)在疲勞分析中的應用：結合物理信息神經網絡進行風電裝備的疲勞壽命預測。（實操+源碼）

載荷譜分析與多物理場耦合模型：探討風電設備在復雜載荷譜下的疲勞行為。

數據驅動疲勞分析方法的創新與挑戰：討論數據驅動方法在風電裝備疲勞分析中的應用和挑戰。

實操：PyTorch實現壽命的端到端預測、橋梁裂紋壽命預測

通過PyTorch框架實現疲勞壽命的端到端預測。

Day 4：腐蝕疲勞與復合材料壽命預測

腐蝕疲勞分析

腐蝕-疲勞耦合的基本理論：探討腐蝕與疲勞相互作用下的損傷過程。

電化學-力學耦合分析方法：結合電化學與力學模型，分析腐蝕疲勞過程。

遷移學習在腐蝕疲勞分析中的應用：利用遷移學習方法提升腐蝕疲勞預測模型的泛化能力。

腐蝕疲勞模型的實驗驗證：結合實際數據，驗證腐蝕疲勞預測模型的準確性。

復合材料疲勞與損傷分析

復合材料疲勞損傷機理：從微觀結構上分析復合材料的疲勞損傷行為。

應變分配圖像的CNN特征提取技術：通過卷積神經網絡（CNN）提取復合材料疲勞損傷過程中的應變圖像特征。（實操+源碼）

復合材料疲勞壽命的預測方法：建立復合材料疲勞壽命的預測模型，結合物理與數據驅動方法。

多場耦合分析與疲勞預測：綜合考慮熱、力、電等多場耦合效應，預測復合材料的疲勞壽命。

實操：Keras構建復合材料疲勞壽命預測模型

使用Keras搭建復合材料疲勞壽命預測模型，進行基于數據的疲勞分析。

Day 5：高溫/極端環境下的金屬疲勞與多尺度疲勞分析

高溫/極端環境下的金屬疲勞

高溫疲勞機理與特征：討論溫度對金屬材料循環變形行為的影響（如蠕變-疲勞交互作用）

蠕變金屬疲勞：利用物理信息神經網絡預測金屬蠕變-疲勞壽命

蠕變金屬材料的多尺度損傷分析方法：結合微觀與宏觀分析，研究蠕變金屬的疲勞與斷裂機制。

多尺度疲勞分析方法

宏-微觀數據傳遞的GAN架構：利用生成對抗網絡（GAN）進行多尺度疲勞分析數據的生成與處理。（實操+源碼）

跨尺度疲勞仿真工作流設計：設計跨尺度的疲勞仿真工作流，提升仿真精度與計算效率。

多尺度損傷累積模型：結合材料的微觀結構特征，構建多尺度損傷累積模型。

深度學習與傳統方法的融合：將深度學習技術與傳統疲勞分析方法相結合，提升疲勞預測精度。（實操+源碼）

補充：Joule期刊最新疲勞與斷裂研究論文解析

討論最新的疲勞與斷裂研究成果，并解析相關科研論文的框架和應用。

深度學習助力高性能材料疲勞分析與斷裂應用老師

本課程的主講老師來自國內985重點高校，擁有兩年海外留學經歷，并專注于計算物理與計算材料的研究。老師的學術背景深厚，長期從事復合材料計算與深度學習方法的結合研究，涉及的研究領域包括量子力學、材料科學、仿真技術、人工智能技術等。作為學術團隊的一員，老師參與了多項國家自然科學基金面上項目，在國際學術界具有廣泛的影響力。老師的研究方向主要集中在深度學習方法應用于第一性原理計算的領域，尤其是在神經網絡勢函數（NNF）和分子動力學模擬（MD）等領域取得了突破性的成果。憑借扎實的理論功底和豐富的實踐經驗，老師在如何高效地結合深度學習與材料科學進行分析應用，研究成果被廣泛應用于材料設計、能源催化、電子結構計算等多個領域。老師在國際頂級期刊上發表多篇高水平論文，這些論文涉及計算材料、量子力學、機器學習與材料科學的交叉領域，得到了國內外學術界的廣泛認可和引用。除此之外，老師還參與了多項學術交流活動，并在多個國際學術會議上做過專題報告，積累了豐富的學術交流和研究合作經驗。在教學方面，老師秉承“理論與實踐并重”的教學理念，注重將深奧的理論知識與實際應用緊密結合。在本次培訓課程中，老師將通過系統的講解和豐富的實操案例，幫助學員深入理解深度學習方法如何在復合材料中使用，從基礎的量子力學原理、密度泛函理論（DFT）到神經網絡勢函數的應用，再到如何用機器學習方法加速材料模擬，課程內容涉及面廣，理論深度與實踐操作并行，旨在讓學員能夠全面掌握并運用相關技術。除了學術與教學的成就，老師在編程與軟件工具方面也有著豐富的經驗，能夠靈活運用Python、Pytorch等編程工具進行大規模計算與數據分析。老師的多項研究成果和編程經驗為學員提供了一個獨特的學習平臺，使得課程內容更加貼近實際需求，幫助學員快速掌握從理論到實踐的核心技術。

課程二、人工智能技術助力增材制造大綱

課程亮點

引領增材制造智能化浪潮，掌握前沿交叉技術

在全球制造業邁向智能化的浪潮中，增材制造（Additive Manufacturing, AM）因其靈活性和高定制化潛力，成為航空航天、醫療器械、汽車制造等領域的核心技術。然而，工藝復雜性、缺陷控制難度和材料優化挑戰限制了其進一步發展。人工智能（AI）作為突破這些瓶頸的關鍵，正推動增材制造進入全新階段。本課程聚焦AI在增材制造中的前沿應用，涵蓋激光粉末床熔融（LPBF）、定向能量沉積（DED）、光敏聚合物制造等多種工藝，旨在幫助學員掌握從過程監控到材料設計的完整技術鏈。學員將深入學習監督學習、深度學習、自監督學習、對比學習、遷移學習等多種AI模型，理解它們如何優化制造流程。例如，通過深度學習分析聲發射數據實現LPBF的實時監控，或利用視聽特征融合技術提升DED缺陷檢測精度。此外，課程探索AI在4D打印材料設計和熱場預測中的應用，揭示智能材料和復雜結構的未來潛力。通過系統化的理論講解和行業案例分析，學員將站在技術前沿，掌握引領增材制造智能化革命的核心能力，為航空航天、醫療、汽車等高價值行業創造競爭優勢。

實踐驅動學習，產出行業級項目成果

本課程以實踐為核心，80%的課程時間專注于動手操作，確保學員將理論轉化為實際開發能力。課程設計了從基礎數據處理到復雜模型部署的遞進式實踐環節，覆蓋增材制造的真實場景，如過程監控、缺陷檢測、材料優化和后處理自動化。學員將通過Python、Matlab等工具，完成多個貼近行業需求的案例：構建LPBF過程監控系統以分析工藝穩定性，訓練DED缺陷檢測模型以識別微小裂紋，優化4D打印材料以實現智能響應，自動化后處理流程以提升生產效率。課程的高潮是一個綜合項目，學員將整合所學技術，設計并實現一個LPBF綜合監控與優化系統，涵蓋聲發射分析、缺陷檢測、熱場預測和后處理自動化。項目完成后，學員將提交代碼和報告，并在團隊展示中獲得專家反饋，強化技術能力和團隊協作經驗。課程提供預配置的數據集、項目模板和詳細實踐指南，確保初學者也能快速上手。完成課程的學員將產出可直接應用于工作或研究的行業級項目成果，提升職業競爭力，并獲得結業證書作為能力證明。

獨家資源與持續支持，賦能職業與研究突破

本課程提供獨家資源和持續支持體系，助力學員在增材制造領域實現職業與研究的雙重突破。學員將獲得基于全球頂級研究機構和行業項目的豐富資源，包括高水平學術論文、全面的課程講義和預配置的數據集。這些資源覆蓋增材制造的最新進展，如過程-結構-性能關系、跨材料工藝優化、實時質量控制等，為學員提供堅實的理論和實踐基礎。課程配備詳細的環境配置教程和調試技巧，確保學員高效掌握復雜技術。此外，課程的實踐設計緊密貼合行業需求，所學技術可直接應用于航空航天（如高精度零件制造）、醫療（如定制化植入物）、汽車（如輕量化結構）等高薪領域。為確保學習效果的持續性，課程提供線上答疑支持，學員可在課程結束后通過線上平臺咨詢技術問題、獲取項目指導，解決實際應用中的難題。這種獨家資源與持續支持的結合，不僅加速學員的技術掌握，還助力他們在快速發展的增材制造行業中脫穎而出，成為具備全球競爭力的專業人才。

課程目標

掌握AI技術在增材制造中的核心應用

本課程旨在幫助學員系統掌握人工智能（AI）在增材制造（AM）中的核心技術，涵蓋激光粉末床熔融（LPBF）、定向能量沉積（DED）、光敏聚合物制造等多種工藝。學員將學習多種AI模型，包括監督學習、深度學習、自監督學習、對比學習、遷移學習、半監督學習、流形學習和迭代學習，理解它們在解決增材制造關鍵挑戰中的作用，如過程監控、缺陷檢測、材料優化和后處理自動化。通過深入剖析AI如何提升制造精度、效率和穩定性，學員將能夠將理論知識轉化為實際應用。例如，學員將探索如何通過深度學習分析聲發射數據以監控LPBF工藝動態，或利用視聽特征融合技術實現DED中的實時缺陷檢測。這些技術不僅代表增材制造的前沿趨勢，還直接響應航空航天、醫療器械、汽車制造等行業對高性能制造的需求。課程通過結構化的理論講解和案例分析，確保學員全面理解AI在增材制造中的潛力，為后續實踐奠定堅實基礎。

精通基于獨家資源的實踐開發能力

課程的目標之一是培養學員基于獨家資源開發AI驅動增材制造解決方案的實踐能力。學員將通過提供的30+代碼庫和3篇高水平學術論文，完成從數據預處理到模型部署的全流程實踐。這些資源覆蓋過程監控（如聲發射分析）、缺陷檢測（如熔池特征預測）、材料設計（如4D打印材料優化）和后處理自動化（如晶格結構分析）等多個領域。學員將使用Python、Matlab和Abaqus等工具，運行真實案例，如構建LPBF過程監控系統、訓練DED缺陷檢測模型、優化4D打印材料設計等。課程特別設計了遞進式實踐環節，從簡單的數據分箱與可視化到復雜的綜合項目，確保學員逐步精通技術開發。此外，課程提供預配置的數據集、項目模板和詳細的實踐指南，降低學習門檻，讓初學者也能快速上手。通過這些實踐，學員將掌握將AI技術應用于增材制造的開發能力，產出可直接用于工作或研究的可交付成果。

打造行業競爭力和持續支持體系

本課程致力于提升學員在增材制造領域的行業競爭力，幫助他們在職業和研究中實現突破。通過學習AI與增材制造的交叉技術，學員將具備開發高精度、高效率制造解決方案的能力，適用于航空航天（如高強度零件制造）、醫療（如定制化植入物）、汽車（如輕量化結構）等高需求領域。課程的綜合項目要求學員設計并實現一個LPBF綜合監控與優化系統，整合聲發射分析、缺陷檢測、熱場預測和后處理自動化，培養跨領域協作和問題解決能力。完成課程的學員將獲得結業證書，證明其在AI驅動增材制造領域的專業能力。為確保學習效果的持續性，課程提供線上答疑支持，學員可在課程結束后通過線上平臺咨詢技術問題、獲取項目指導，解決實際應用中的難題。這種持續支持體系確保學員能夠將所學知識無縫應用于工作或研究場景，從而在快速發展的增材制造行業中保持領先地位。

人工智能技術助力增材制造大綱

第1天：AI模型與增材制造應用

目標：匯總后面四天用到的 AI 模型，介紹其在增材制造中的應用，建立理論基礎。

內容：

上午：AI模型與增材制造背景

增材制造挑戰：過程穩定性、缺陷控制、材料優化。

增材制造AI 模型概覽：

監督學習： 增材制造中的不銹鋼相對密度預測、電弧增材制造熔融效率預測。

不銹鋼相對密度預測：本研究通過比較七種監督機器學習算法（支持向量機、決策樹、隨機森林、梯度提升、高斯過程、K近鄰、多層感知器），預測了選擇性激光熔化工藝制造的316L不銹鋼3D打印件的相對密度，旨在優化工藝參數以提高零件密度。SLM技術可加工復雜幾何形狀，但層間孔隙導致各向異性和零件磨損。

電弧增材制造熔融效率預測：利用機器學習方法預測電弧增材制造（WAAM）的熔化效率，WAAM因其高生產率和加工大型航空零件的能力而備受關注。熔化效率是評估工藝能量利用和穩定性的關鍵參數，傳統測量需破壞性測試或專用設備。本研究基于線徑、送絲速度、移動速度和凈功率等工藝參數，采用高斯過程回歸器預測熔化效率，并開發簡化的解析模型進行對比。

深度學習：視聽特征融合缺陷檢測、時間分辨激光吸收率預測的深度學習方法（ResNet-50、ConvNeXt-T 激光吸收預測）、深度學習縮進方法（材料機械性能提取）。

利用機器學習實現增材制造在激光定向能量沉積中的音視特征融合，用于缺陷檢測和質量預測。通過融合聲學信號和同軸熔池圖像，提出多傳感器融合數字孿生框架，顯著提升局部質量預測精度。研究探索了音視特征的跨模態相關性，利用混合CNN直接融合原始數據，實現高精度缺陷檢測。此外，通過聲學信號和機器人運動數據推斷熔池視覺特性，提出基于麥克風的低成本監控方法。數據集和代碼公開，支持高效的LDED工藝優化。

異步增材制造實時、同步吸收和高速 X 射線成像用于激光能量吸收率預測和關鍵孔分割的模型訓練。end_to_end_approach包含ResNet-50和ConvNeXt-T訓練代碼，ConvNeXt-T在吸收率數據集上表現最佳，平均L1損失為2.35±0.35。semantic_segmentation提供關鍵孔分割模型訓練代碼，UNet模型mIoU達90.4±0.6。opencv_segmentation使用OpenCV實現關鍵孔閾值分割，keyhole_feature_extraction提取分割掩模的幾何特征。預訓練模型權重可通過Google Drive獲取，數據見官方網站，支持下游任務優化。

通過深度學習從儀器化壓痕實驗中提取材料力學性能，利用多保真神經網絡和多保真高斯過程回歸，基于DeepXDE框架（v1.1.2）處理壓痕數據，擬合材料應變硬化指數等力學參數。代碼包括數據讀取、神經網絡模型、擬合函數等模塊。用戶需根據案例調整硬編碼參數。代碼和數據公開，支持學術研究，引用需標注相關論文。

自監督學習：增材制造自監督學習同軸DED工藝區成像（DED 同軸成像）、增材制造自監督貝葉斯表示學習聲發射（聲發射監控）。

基于深度學習的無監督域適應技術，通過聲發射信號監測激光粉末床熔融（LPBF）過程，解決不同工藝參數空間下數據分布變化問題。利用卷積神經網絡（CNN）從無標簽數據推斷類別標簽，連接源域與目標域的潛在特征，有效減少特征空間失配。研究提升了LPBF實時質量驗證的魯棒性，降低傳統檢測成本，支持工藝優化

深度學習無監督域適應技術，通過聲發射監測激光粉末床熔融（LPBF），解決工藝參數變化引起的數據分布偏移。利用CNN從無標簽數據推斷類別，連接源域與目標域特征，增強模型魯棒性，降低檢測成本。

對比學習：基于深度對比學習的質量監控方法，應用于定向能量沉積（L-DED）工藝，通過同軸成像分析熔池光發射，實時監控Ti6Al4V零件質量。采用對比學習和三元組損失訓練CNN，提取低維特征表示，提升跨工藝空間的分類和監控能力

遷移學習：激光粉末床熔融（LPBF）實時監控，利用聲發射（AE）和可解釋機器學習（CNN、XGBoost、SVM）分析316L不銹鋼工藝動態，識別低于40kHz的關鍵頻率范圍，區分缺熔、傳導模式和關鍵孔缺陷。采用EMD分解AE信號，通過顯著性圖和特征重要性分析優化傳感器選擇。

半監督學習：半監督學習策略，利用聲發射（AE）監控激光粉末床熔融（LPBF）工藝，通過變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）區分Inconel粉末無缺陷狀態與異常。僅用無缺陷聲學簽名訓練生成模型，實現實時缺陷檢測。

流形學習：基于深度學習的流形學習方法，通過同軸CCD相機捕獲的熔池圖像，實時監控定向能量沉積（DED）工藝。利用自編碼器和生成對抗網絡（GAN）學習熔池形態的流形特征，結合單類SVM分類六種工藝條件，區分理想質量與缺陷，分類精度達97%。

迭代學習：提供迭代機器學習框架，使用極端隨機森林預測增材制造中的溫度分布。核心代碼在課程中展示，支持鄰域信息整合。包含三個Jupyter筆記本用于溫度預測。數據集公開，需Scikit-Learn、Numpy、Pandas、XGBoost支持。

第三方工具與仿真環境：Python、Matlab（光聚合物增材制造母版的實時干涉測量控制）、Abaqus應用增材制造。

一個用于選擇性激光熔化和增材制造的Python庫，支持切片、填充、支撐結構生成及機器文件導出。基于Trimesh和Clipper2，提供高效的網格處理和掃描矢量生成，適用于SLM、DMLS等工藝。

下午：AI 應用場景與數據處理

應用場景：加載激光粉末床熔融（LPBF）數據集及基準模型，包含3DResnet、SlowFast、MViT等，用于從軸上視頻重構激光參數。數據集支持幀提取與視頻識別模型預處理。DED、光敏聚合物制造。

數據類型：聲發射、圖像、熱場、X 射線 CT。

實踐：

安裝 Python 環境，grouch項目提供增材制造數據分箱分析工具，基于numba庫，通過DataBins對象和process_dataframe函數，將測量變量（如光電二極管強度、飛濺）按坐標（如空間位置、掃描方向）分箱。可視化方式包括均值、計數或標準差。

第2天：過程監控與聲發射分析

目標：應用 AI 進行增材制造過程監控，重點分析聲發射數據。

內容：

上午：聲發射監控理論

增材制造傳感器應用：聲發射在 LPBF 和 DED 中的作用。

特征工程：經驗模態分解、特征提取。研究激光粉末床熔融（LPBF）過程中聲發射（AE）特征，支持316L不銹鋼工藝監控。分析時間、頻率和時頻域特征，識別傳導、關鍵孔等模式的失效機制，結合機器學習實現原位分類。提出數據采集與預處理策略，構建綜合監控系統。

下午：實踐與案例

數據預處理：使用增材制造聲學半監督學習主要內容處理聲發射數據。

模型訓練：實現半監督學習模型，分析 LPBF 過程動態增材制造傳感器選擇聲發射。

結果可視化：使用 grouch展示聲發射特征分布。

案例：選擇性激光熔化（SLM）過程的技術視覺監控Python系統，實時處理3D打印機日志文件和相機圖像，分析層間偏差與3D模型的符合度。，監控金屬零件制造質量。成果：掌握聲發射數據處理與建模，完成 LPBF 過程監控案例。

第3天：缺陷檢測與質量預測

目標：利用深度學習和混合模型進行增材制造中的缺陷檢測和質量預測。

內容：

上午：缺陷檢測與質量預測理論

視聽特征融合： LDED 缺陷檢測。

深度學習模型：時間分辨激光吸收率預測的深度學習方法（ResNet-50、ConvNeXt-T）、混合機器學習框架。

?熔池特征預測：預測金屬增材制造（MAM）熔池和熔覆幾何特性，優化工藝。采用神經網絡、高斯過程、支持向量機和梯度提升決策樹，基于文獻數據生成通用模型。探討GAN數據增強，展示回歸與分類結果，支持工藝圖生成。需TensorFlow、Scikit-Learn等運行。

質量控制：一個AI驅動的視覺檢測系統，專為3D打印零件表面缺陷實時檢測設計。利用YOLOv8進行精準缺陷識別，結合UiPath的RPA自動化缺陷跟蹤與維護調度，通過Pandas生成Excel報告和Matplotlib可視化缺陷趨勢。

下午：實踐與案例

數據準備：處理 LDED 圖像和聲學數據。

模型訓練：訓練 FusionNet 模型進行缺陷分類。

案例：預測 316L 不銹鋼相對密度。成果：完成 LDED 缺陷檢測模型訓練，生成質量預測報告。

第4天：材料設計、熱場預測與后處理

目標：應用 AI 優化材料設計、熱場預測和后處理自動化。

內容：

上午：理論與方法

材料設計：

AI 輔助增材制造 4D 打印材料設計：通過機器學習設計新型馬氏體時效鋼，用于高效4D打印，利用熱力學軟件Thermo-Calc生成數據，優化Ni3Ti沉淀相和Laves相含量。隨機森林模型表現最佳，確定最佳成分Fe-20.8Ni-6.2Ti-1.7Al（wt%）。代碼包括代理建模與成分優化，需Python 3.9.12。。

金屬聚電解質凝膠：支持增材制造金屬聚電解質材料的分子控制研究，包含生成相圖的均場理論代碼（Clapeyron）、Kremer-Grest分子動力學模擬（LAMMPS）和密度泛函理論計算（ORCA）。

熱場預測：

FEM 仿真與機器學習：提供機器學習代碼，預測增材制造中熱場，基于Abaqus FEM模擬數據。包括數據收集、預處理（特征提取與改進）和機器學習建模。

后處理與分析：

后處理自動化：研究增材制造后處理的自動化，涉及熱處理、支撐移除和拋光，基于Universal Robots UR5e機器人、Robotiq夾具和Vzense 3D相機，使用Python3和ROS2開發。包含AM Vision（相機點云處理）、UR Path Planning（路徑規劃）、VCU UR Driver（機器人控制）和AM Post-Processing Interfaces（數據接口）四個包，優化生產效率。

晶格結構分析：一個MATLAB工具，用于分析增材制造晶格結構的支柱形態和表面粗糙度。支持MATLAB Runtime（R2020b）運行可執行安裝程序，或通過MATLAB和iso2mesh工具箱運行源代碼。需安裝MATLAB（R2020b及以上）及iso2mesh，分析晶格結構特性，優化增材制造設計。

過程-結構-性能關系。

下午：實踐與案例

數據處理：生成 4D 打印材料數據集

模型訓練：預測溫度曲線。

后處理實踐

仿真分析：使用 jax模擬 LPBF 過程，結合 Abaqus 插件.zip 進行有限元建模。成果：完成 4D 打印材料設計案例，生成熱場預測和后處理優化結果。

第5天：綜合應用與項目實踐

目標：整合前四天知識，完成綜合增材制造 AI 項目。

內容：

上午：綜合應用框架

跨材料遷移學習：算法模型創新點提高技巧。

流形學習與對比學習：算法模型創新點提高技巧。

X 射線 CT 表征：算法模型創新點提高技巧。

質量控制系統：算法模型創新點提高技巧。

可變時間尺度分析：一種混合深度學習模型（CNN-LSTM），用于激光粉末床熔融（LPBF）過程的實時監控，支持0.5ms至4ms的可變時間尺度。通過融合光學和聲發射信號，結合X射線成像指導，模型實現復雜工具路徑的實時質量檢測，分類精度高。。

下午：項目實踐

項目任務：

聲發射分析：算法模型創新點提高技巧。

缺陷檢測：算法模型創新點提高技巧。

熱場預測與材料優化：算法模型創新點提高技巧。

實現步驟：

數據收集與預處理：特征提取創新點提高技巧。

模型訓練：整合算法模型創新點提高技巧。

后處理與可視化：使用技巧提高技巧。

學員獲取的課程資料

?獨家代碼庫（30+ ZIP 文件）：

過程監控

缺陷檢測

材料設計

熱場與仿真

數據處理與分析

基準測試

學術論文（20+ 篇）

課程講義與實踐指南：

包含 AI 模型理論、代碼實現步驟、案例分析和調試技巧。

提供 Python/Matlab 環境配置教程，確保學員快速上手。

項目模板與數據集：

預配置的數據集，用于聲發射分析、缺陷檢測和熱場預測實踐。

項目模板代碼，方便學員快速開發綜合項目。

學員答疑

增材制造相關項目中需要安裝的軟件和環境配置要求的更新匯總表格

（未指定 根據上課情況進行調整）

軟件/庫

版本要求

用途

項目相關說明

Anaconda3

未指定（推薦最新版本）

環境管理

管理Python環境及依賴，支持Conda安裝如Trimesh、Shapely等，簡化復雜依賴配置

Python

3.8.5, 3.8.10, 3.9.12

編程環境

核心編程語言，支持數據處理、模型訓練和自動化

MATLAB

R2020b 或更高

數據分析與可視化

用于晶格結構分析、運行StrutSurf等

Abaqus

2019以上

有限元仿真

FEM模擬熱場預測，生成增材制造數據

Scikit-Learn

0.19.1, 0.24

機器學習

支持監督學習、回歸、分類等模型

NumPy

1.14, 1.19.2

數值計算

數據處理、矩陣運算

Pandas

0.22, 1.1.3

數據處理

數據預處理、Excel報告生成

Matplotlib

3.3.2

數據可視化

繪制特征分布、工藝圖等

Seaborn

0.11.0

數據可視化

高級可視化，熱圖、趨勢圖

TensorFlow

未指定

深度學習

神經網絡模型訓練（如MeltpoolNet）

Keras

未指定

深度學習

構建神經網絡模型

PyTorch

未指定

深度學習

支持3DResnet、SlowFast等視頻識別模型

torchvision

未指定

圖像處理

配合PyTorch處理圖像數據

torchaudio

未指定

音頻處理

處理聲發射數據

cudatoolkit

11.0

GPU加速

加速PyTorch深度學習計算

XGBoost

0.7 或更高

機器學習

梯度提升決策樹模型

DeepXDE

1.1.2

深度學習

多保真神經網絡，壓痕數據處理

numba

未指定

性能優化

加速分箱分析（如grouch項目）

Open3D

未指定

3D點云處理

相機點云生成與處理

OpenCV

未指定

圖像處理

關鍵孔分割、圖像預處理

ROS2

Rolling

機器人控制

UR5e機器人路徑規劃與控制

Trimesh

4.0

網格處理

切片、網格操作

Clipper2

未指定

多邊形裁剪

通過Pyclipr支持掃描矢量裁剪

Pyclipr

未指定

多邊形裁剪

掃描矢量偏移與裁剪

Shapely

未指定

幾何操作

2D幾何處理，Conda安裝

Rtree

未指定

空間索引

高效幾何查詢，Conda安裝

networkx

未指定

網絡分析

網格與支撐結構分析，Conda安裝

scikit-image

未指定

圖像處理

圖像預處理與分析，Conda安裝

vispy

未指定

可視化

OpenGL支持的支撐結構生成

PyQt5

未指定

GUI與OpenGL

提供OpenGL后端

triangle

未指定

三角化

網格生成

manifold3d

未指定

CSG操作

精確支撐體視生成

mapbox-earcut

未指定

多邊形三角化

高效三角化

arena_api

未指定

相機控制

管理SLM監控相機

watchdog

未指定

文件監控

實時監控3D打印機日志

tomllib

未指定

配置文件解析

解析TOML配置文件

LAMMPS

未指定

分子動力學

Kremer-Grest模擬

ORCA

未指定

量子化學

密度泛函理論計算

Clapeyron

未指定

均場理論

生成相圖

iso2mesh

未指定

網格處理

晶格結構分析

環境配置要求：

操作系統：支持Windows、Mac OS X、Linux（PySLM、SLM監控等項目明確支持跨平臺）。

MATLAB Runtime：R2020b（用于StrutSurf可執行文件）。

CUDA：需檢查CUDA版本以支持GPU加速（PyTorch安裝需匹配cudatoolkit 11.0）。

Conda：Anaconda3推薦用于管理Python環境（如LDED-FusionNet使用Conda創建torch環境）。通過conda install安裝Shapely、Rtree、networkx、scikit-image、Trimesh等依賴。

OpenGL：支撐結構生成需OpenGL環境（通過vispy和PyQt5支持）。

硬件：部分項目需相機（如Vzense DCAM560CPro）、機器人（如UR5e）或3D打印機支持。

網絡：部分項目需聯網下載數據集或依賴（如PySLM、RAISE-LPBF-Laser）。

安裝說明：

Anaconda3：安裝Anaconda3后，使用conda create創建虛擬環境（如conda create --name torch python=3.8.10），并通過conda install -c conda-forge shapely rtree networkx scikit-image trimesh安裝依賴。

大多數項目提供requirements.txt，通過pip install -r requirements.txt安裝pip依賴。

PySLM需額外安裝libSLM以支持商業機器文件格式。

Abaqus需單獨安裝并配置Python接口。

Thermo-Calc需購買許可證以生成材料設計數據。

建議在干凈的Conda環境中安裝numba以避免依賴沖突。

人工智能技術助力增材制造老師

課程主講老師畢業于國內頂尖985高校，擁有兩年海外研究經歷，專注于人工智能（AI）與增材制造（AM）的深度融合，研究領域橫跨機器學習、材料科學及制造工藝優化。老師學術成果斐然，長期致力于AI在激光粉末床熔融（LPBF）、定向能量沉積（DED）和4D打印中的創新應用，特別是在實時過程監控、缺陷檢測、熱場預測及智能材料設計方面取得顯著突破。作為核心研究者，老師參與多項國家重點科研項目，研究影響力輻射國際學術圈。老師在Additive Manufacturing、Advanced Science等權威期刊發表多篇高水平論文，涵蓋AI驅動的AM工藝優化與材料設計，并在國際學術會議上頻頻受邀作報告，分享前沿洞見。在教學方面，老師以“實踐導向、理論扎實”為原則，通過動手實踐與系統化講解，帶領學員深入探索AI在AM中的應用，從聲發射分析、視聽融合缺陷檢測到后處理自動化，內容兼具技術前沿性與行業實用性。老師熟練掌握Python、Abaqus等工具，結合30+獨家代碼庫、頂級論文與預配置數據集，為學員打造沉浸式學習體驗。課程緊密貼合航空航天、醫療、汽車等高需求行業，助力學員快速掌握AI與AM交叉技術，產出可直接應用的行業級成果，開啟職業與研究新篇章。

課程三、深度學習PINN+大模型輔助編程

前沿背景

1. 物理信息神經網絡（PINN）的興起
近年來，物理信息神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINN）成為計算科學與人工智能交叉領域的前沿方向。傳統數值方法（如有限差分法、有限單元法）在高維、強非線性或反演問題中面臨計算效率低、網格依賴性強等瓶頸。PINN通過將控制方程、邊界條件等物理先驗嵌入神經網絡，以無網格方式實現微分方程求解，在流體力學、固體力學、傳熱學等領域展現出突破性潛力。其核心論文（引用超13,000次）開創了物理驅動深度學習的范式，成為Nature、CMAME等頂刊的研究熱點。

2. 傳統數值方法與機器學習的融合需求
有限差分法（FDM）和有限單元法（FEM）雖成熟但依賴離散化，難以處理復雜幾何與多物理場耦合問題。機器學習（如CNN、GNN）雖具備強大的數據擬合能力，但缺乏物理可解釋性。PINN通過融合物理定律與數據驅動，顯著減少訓練數據需求，提升泛化性能，并在參數反演、方程發現等逆問題中展現獨特優勢。此外，深度能量法（DEM）等變體進一步結合能量變分原理，為固體力學問題提供高效解決方案。

3. 大模型賦能科學計算的新機遇
以DeepSeek、ChatGPT為代表的大模型技術，正在顛覆傳統科學編程模式。通過自然語言交互生成PINN代碼，可加速復雜瞬態問題的求解流程。本課程結合大模型輔助編程，探索其在微分方程求解、代碼調試及多任務優化中的應用，推動“AI for Science”的工程化落地。

課程目標

1. 掌握PINN理論與傳統數值方法的核心聯系

1.1.理解固體力學、流體力學、傳熱學中的典型偏微分方程（如Navier-Stokes方程、彈性本構方程）及其數學分類（橢圓/拋物/雙曲型）。

1.2.對比有限差分法、有限單元法與PINN的底層原理，揭示物理約束與數據驅動的協同機制。

2. 構建PINN與深度能量法的實踐能力

2.1.從零實現一維諧振子、滲流、彈塑性力學等案例的PINN求解代碼（基于PyTorch/DeepXDE/SciANN）。

2.2.掌握能量驅動損失函數設計、自動微分等關鍵技術，復現中科院一區頂刊（如CMAME）中的創新方法。

3. 探索多領域工業級應用場景

3.1.流體力學：層流模擬、渦旋捕捉與Nature子刊級diffusion-reaction模擬。

3.2.固體力學：超彈性材料大變形、彈塑性問題與能量法優化。

3.3.反問題：材料參數辨識、隱藏物理規律發現。

4. 精通開源工具鏈與大模型輔助編程

4.1.熟練使用DeepXDE、SciANN等PINN專用庫，配置復雜邊界條件與多物理場耦合。

4.2.利用DeepSeek、ChatGPT生成高魯棒性PINN代碼，解決瞬態偏微分方程問題。

5. 培養跨學科研究與創新能力

5.1.通過頂刊論文復現（如CMAME、Computers and Geotechnics）與代碼對比，深化對物理編碼、因果約束、混合變量方案等前沿方向的理解。

5.2.為計算力學、工業仿真、AI輔助設計等領域的科研與工程實踐提供方法論支持。

本課程旨在打通物理建模、數值計算與深度學習的知識壁壘，培養兼具理論深度與工程能力的復合型人才，推動智能科學計算在工業4.0與數字孿生中的創新應用。

深度學習PINN+大模型輔助編程大綱

Day 1 什么是微分方程（固體、流體、傳熱）？什么是有限差分法和有限單元法？和機器學習有什么聯系？

1. 學會偏微分方程手動推導

1.1. 固體力學的偏微分方程

1.1.1. 平衡方程

1.1.2. 線彈性本構

1.1.3. 超彈性本構

1.1.4. 塑性本構

1.2. 流體力學的偏微分方程

1.2.1. 無黏、無旋的勢流方程

1.2.2. 忽略黏性效應的歐拉方程

1.2.3. 不可壓縮納維-斯托克斯方程

1.3. 傳熱學的偏微分方程

1.3.1.穩態熱傳導

1.3.2.瞬態熱傳導

1.4. 一般形式的偏微分方程

1.4.1. 橢圓偏微分方程

1.4.2. 拋物偏微分方程

1.4.3. 雙曲偏微分方程

2. 偏微分方程數值解

2.1. 有限差分法原理

2.2. 有限單元法原理

2.3. 實戰演練：使用COMSOL求解固體力學和滲流，保存數據

2.4. 實戰演練：使用Abaqus求解彈塑性固體力學，保存數據

3. 使用Python寫一個機器學習的程序

3.1. 如何運行自己的第一個python程序

3.2. 常用科學計算庫：Numpy和Scipy

3.3. 機器學習的萬能python庫：scikit-learn

3.4. 如何在Ubuntu系統上運行python程序

Day 2 什么是深度學習？什么是物理數據雙驅動神經網絡PINN？ 4. 數據驅動深度神經網絡

4.1 激活函數

4.2 神經元

4.3自動微分方法

4.4損失函數的構建與正則化

4.5最優化方法

4.6. 實踐：基于Pytorch建立深度神經網絡模型并調優

5. 深度學習進階

5.1 卷積神經網絡CNN

5.2 循環神經網絡RNN

5.2.1. 長短記憶神經網絡LSTM

5.2.2.門控循環單元網絡GRU

5.3. 圖神經網絡GNN

5.4. Transformer （Attention is all you need！ ）

6. PINN=數據+PDE方程，數據需求銳減！泛化性能提升！

從零開始構建一維諧振子物理信息神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINN）為核心目標，系統講解如何將物理定律與深度學習結合，實現微分方程的高效求解與物理系統建模。課程從一維諧振子的動力學方程出發，剖析PINN的核心思想：通過神經網絡隱式編碼控制方程、初始/邊界條件等物理約束，將微分方程求解轉化為損失函數優化的機器學習問題。學習者將逐步掌握諧振子問題的數學建模方法，利用Python和深度學習框架（如PyTorch）搭建神經網絡架構，設計融合數據驅動項與物理殘差項（如運動方程殘差）的復合損失函數，并通過自動微分技術計算高階導數，實現從隨機初始化到物理規律自洽的模型訓練。

Day 3 PINN引用一萬三論文詳解+深度能量法+ PINN的python庫Deep XDE講解 7. 物理信息神經網絡：一個用于解決涉及非線性偏微分方程的正問題和逆問題的深度學習框架，一萬三千次引用的論文講解和復現

PINN開山之作：Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations

深度剖析PINN這一顛覆性框架如何通過深度融合物理定律與深度學習，開創性地解決復雜偏微分方程（PDE）的正反問題。作為計算科學領域的里程碑式工作，PINN首次系統性地提出將控制方程、初始/邊界條件等物理先驗知識嵌入神經網絡架構，通過構造包含PDE殘差項、數據擬合項及邊界約束項的多目標損失函數，實現無需網格離散的端到端微分方程求解，其創新性地利用自動微分技術高效計算高階導數，成功攻克了傳統數值方法在高維、強非線性及參數反演問題中的瓶頸。本節課從數學機理與代碼實踐雙視角展開：在理論層面，解析PINN如何通過神經網絡的萬能逼近特性構建連續時空解空間，探討正問題（如NS方程、熱傳導預測）中物理殘差最小化的泛化能力，以及反問題（如材料參數辨識、隱藏物理規律發現）中PDE系數的可微學習機制；在實踐層面，基于PyTorch/TensorFlow框架手把手實現PINN原型系統進行網絡架構設計（激活函數選擇、隱層深度優化），并通過Burgers方程激波捕捉、Navier-Stokes流場重構，對比PINN與高精度數值方法。

8. 通過機器學習求解計算力學偏微分方程的能量方法：概念、實現和應用

深度能量/深度里茲法物理數據雙驅動網絡 Deep energy method/Deep Ritz method，DEM，DRM，中科院一區TOP數值計算頂刊CMAME：An energy approach to the solution of partial differential equations in computational mechanics via machine learning: Concepts, implementation and applications

本小結基于能量原理的機器學習方法在計算力學偏微分方程求解中的創新應用展開，深入解析如何將經典力學中的能量變分原理與深度學習技術結合，構建物理驅動的高效求解框架。作為計算力學與人工智能交叉領域的代表性方法，該框架以能量泛函為核心，通過神經網絡直接參數化力學場（如位移場或應力場），將傳統基于網格的能量離散優化轉化為無網格的損失函數優化問題。課程從理論層面剖析能量極小化原理與深度學習優化目標的數學同構性，例如，通過直接最小化總勢能泛函，規避傳統有限元法對復雜幾何和材料非線性的離散困難；利用自動微分技術精確計算能量泛函梯度，在實現層面，本小節系統講解能量驅動損失函數的設計邏輯，包括如何應變能主導的物理約束與邊界條件，通過彈性力學靜動態問題、超彈性材料大變形等典型案例，課程對比能量方法與純數據驅動模型及傳統數值方法的性能差異，驗證其在預測精度、計算效率與外推能力上的顯著提升。

9. PINN庫：DeepXDE講解

以深度掌握開源物理信息神經網絡庫DeepXDE為核心目標，系統講解其在一維至多維偏微分方程求解中的高效應用。課程從環境配置與基礎API入手，詳解如何利用DeepXDE快速搭建PINN求解框架：包括定義計算域幾何（Interval、Rectangle等）、設定PDE殘差方程（通過Lambda函數或自定義偏微分算子）、編碼初始/邊界條件（Dirichlet、Neumann），以及配置神經網絡架構（深度、激活函數、權重初始化策略）。

Day 4 PINN在流體力學中的應用 + Nature子刊詳解 10. 中科院一區 論文與代碼復現：滲流

中科院一區頂刊論文復現，A physics-informed data-driven approach for consolidation analysis

從數據中識別控制方程并求解它們以獲得時空響應對于許多實際問題來說是可取的，但也是極具挑戰性的。數據驅動的建模顯示出在復雜過程中影響知識發現的巨大潛力。為了證明可行性，本研究開發了一種基于物理信息的數據驅動方法，從測量數據中自動恢復滲流理論并獲得相應的解。該過程結合了多種算法，包括稀疏回歸和基于先驗信息的神經網絡（PiNet）、變換的弱形式偏微分方程（PDE）（以降低對噪聲測量的敏感性）和蒙特卡洛dropout，以實現預測不確定性的測量。結果表明，使用所提出的方法可以準確地提取固結偏微分方程，該方法也被證明對噪聲測量具有魯棒性。PiNet求解的偏微分方程也被證明與實際結果非常吻合，從而突顯了其逆分析的潛力。所提出的方法是通用的，提供了一種輔助方法來驗證數據的啟發式解釋，或直接識別模式并獲得解決方案，而不需要專家干預。

11. 物理信息網絡求解不可壓縮層流的深度學習問題

近年來，基于物理的深度學習引起了人們對解決計算物理問題的極大興趣，其基本概念是嵌入物理定律來約束/通知神經網絡，需要更少的數據來訓練可靠的模型。這可以通過將物理方程的殘差納入損失函數來實現。通過最小化損失函數，網絡可以近似解。本文提出了一種用于流體動力學的物理信息神經網絡（PINN）的混合變量方案，并將其應用于模擬低雷諾數下的穩態和瞬態層流。參數研究表明，混合變量方案可以提高PINN的可訓練性和求解精度。還將所提出的PINN方法預測的速度場和壓力場與參考數值解進行了比較。仿真結果表明，所提出的PINN在高精度流體流動模擬方面具有巨大的潛力。

https://github.com/Raocp/PINN-laminar-flow/blob/master/PINN_steady/SteadyFlowCylinder_mixed.py

13. CMAME頂刊：考慮因果關系的流體力學PINN改進+學習用JAX實現PINN

中科院一區TOP數值計算頂刊CMAME：Respecting causality for training physics-informed neural networks

雖然物理信息神經網絡（PINN）的普及率正在穩步上升，但到目前為止，PINN還沒有成功地模擬其解表現出多尺度、混沌或湍流行為的動力系統。在這項工作中，將這一缺點歸因于現有的PINN公式無法尊重物理系統進化所固有的時空因果結構，這是一個基本的局限性，也是最終導致PINN模型收斂到錯誤解的關鍵誤差來源。通過提出一種簡單的PINNs損失函數的重新表述來解決這一病理問題，該函數可以明確地解釋模型訓練過程中的物理因果關系。證明，僅此簡單的修改就足以顯著提高精度，并為評估PINN模型的收斂性提供了一種實用的定量機制。我們提供了一系列現有PINN公式失敗的基準的最新數值結果，包括混沌洛倫茲系統、混沌狀態下的Kuramoto-Sivashinsky方程和Navier-Stokes方程。這是PINN首次成功模擬此類系統，為其應用于工業復雜性問題帶來了新的機會。

14. 有限差分法轉化為神經網絡，nature 子刊精講

Encoding physics to learn reaction–diffusion processes

12.1. 物理編碼時空學習

12.2. PDE系統的正演分析

12.3. PDE系統的反演分析

12.4. PeRCNN的結構

12.5. ∏塊的普適多項式逼近

12.6. 方程發現與強泛化能力

Day 5 PINN在固體力學中應用 + PINN的庫SciANN講解 + 大模型輔助編程 15. PINN和深度能量法的對比

中科院一區TOP數值計算頂刊Computers and Geotechnics: A Comprehensive Investigation of Physics-Informed Learning in Forward and Inverse Analysis of Elastic and Elastoplastic Footing

10.1. Footing問題背景與Ritz方法（正問題）

- 問題背景：Footing問題的物理意義與工程應用

- 數學模型：Footing問題的數學描述與控制方程

- Ritz方法：Ritz方法在正演建模中的應用與實現

- PINN框架：論文中PINN實現的核心思路與框架解讀

10.2. Footing問題的逆問題求解

- 損失函數構建：PINN中物理驅動損失函數的設計與實現

- 自適應采樣：自適應采樣方法的原理與實現細節

- 指數加速：逆問題求解中的指數加速技術

- 代碼復現與結果分析：代碼實現與結果分析（數據集大小、高斯噪聲的影響）

16. JCP頂刊： 混合能量法解決固體力學的應力集中問題

計算力學頂刊Journal of Computational Physics：The mixed Deep Energy Method for resolving concentration features in finite strain hyperelasticity

物理知情神經網絡（PINN）的引入導致人們對深度神經網絡作為固體力學界PDE的通用近似器的興趣日益濃厚。最近，深能法（DEM）被提出。DEM基于能量最小化原理，與基于PDE殘差的PINN相反。DEM的一個顯著優點是，與基于強形式殘差的公式相比，它需要對低階導數進行近似。然而，DEM和經典PINN公式都難以解決應力場和位移場的精細特征，例如固體力學應用中的濃度特征。提出了對深能法（DEM）的擴展，以解決有限應變超彈性的這些特征。開發的稱為混合深能法（mDEM）的框架引入了應力測量，作為最近引入的純位移公式的NN的額外輸出。使用這種方法，可以更準確地近似Neumann邊界條件，并提高通常導致高濃度的空間特征的精度。為了使所提出的方法更加通用，我們引入了一種基于Delaunay積分的數值積分方案，該方案使mDEM框架能夠用于具有應力集中的計算域（即具有孔、凹口等的域）通常需要的隨機訓練點位置集。我們強調了所提出方法的優點，同時展示了經典PINN和DEM公式的缺點。該方法在涉及具有精細幾何特征和集中載荷的域的具有挑戰性的計算實驗的正向計算方面提供了與有限元法（FEM）相當的結果，但還為解決超彈性背景下的逆問題和參數估計提供了獨特的能力。

1 7 . PINN庫：SciANN講解與實操

SciANN是一個高級人工神經網絡API，使用Keras和TensorFlow后端用Python編寫。它的開發重點是實現不同網絡架構的快速實驗，并強調科學計算、基于物理的深度學習和反演。能夠用幾行代碼開始深度學習是做好研究的關鍵。

1 8 . DeepSeek、ChatGPT、Grok生成PINN代碼解偏微分方程

16.1 DeepSeek大模型簡介

16.2. DeepSeek大模型生成PINN代碼求解橢圓偏微分方程

16.2.1. Prompt與任務分解

16.2.2. 代碼運行、可視化和Debug

16.3. ChatGPT大模型生成PINN代碼求解拋物偏微分方程

16.3.1. Prompt與任務分解

16.3.2. 代碼運行、可視化和Debug

16.4. DeepSeek、Chat GPT、Grok大模型生成PINN代碼效果對比

深度學習PINN+大模型輔助編程老師

講師曾在香港和美國工作和學習，具有計算機和經典數值方法的雙重教育背景，在中科院一區Top等計算力學頂刊CMAME以一作發表二十篇SCI論文，包括多篇PINN和傳統數值主題的頂刊論文。

課程四、人工智能技術助力催化劑設計

前沿背景

催化設計的挑戰與機遇

催化劑設計是綠色能源、可持續化學和工業制造的核心，廣泛應用于析氧反應（OER）、析氫反應（HER）、CO2還原及燃料電池等關鍵領域。隨著全球對可再生能源和碳中和目標的迫切需求，開發高效、低成本、環境友好的催化劑成為科研與工業的焦點。然而，傳統催化劑設計依賴實驗試錯和高計算成本的量子化學方法（如密度泛函理論，DFT），面臨篩選周期長、數據復雜且優化效率低的瓶頸。近年來，納米催化劑、單原子催化劑和智能催化劑的興起進一步增加了設計復雜性，亟需創新方法加速催化劑發現和反應機理解析。催化設計正處于從經驗驅動向數據驅動的轉型階段，為AI技術的介入提供了廣闊機遇。

人工智能的變革性作用

人工智能，特別是機器學習（ML）、深度學習（DL）和生成式AI（如Deepseek相關技術），正在重塑催化設計的研究范式。ML算法（如隨機森林、XGBoost）通過分析高通量實驗數據，快速預測催化劑性能和優化反應條件；DL模型（如神經網絡勢函數，NNF）結合量子化學計算，顯著降低分子動力學模擬的計算成本；主動學習通過智能實驗設計，減少實驗次數并加速催化劑篩選。例如，Deepseek等生成式AI工具可生成潛在催化劑結構、優化特征空間或解析復雜反應路徑，為催化劑設計注入新活力。2025年，AI驅動的催化研究已在單原子催化劑設計、OER/HER性能預測及多尺度模擬中取得突破，相關成果頻見于Nature Catalysis、Science Advances等頂級期刊，顯示出AI在催化領域的巨大潛力。工業界也開始采用AI優化催化工藝，如石油精煉和綠色氫生產，推動了從實驗室到應用的轉化。

課程目標

課程旨在通過理論與實踐結合，教授學員如何利用人工智能（AI）技術革新催化劑設計與優化，特別聚焦于能源領域關鍵反應，如析氧反應（OER）和析氫反應（HER）。 隨著綠色能源和可持續發展需求的增長，催化劑設計面臨效率與成本的挑戰，AI通過機器學習、深度學習和主動學習等方法，顯著加速了催化劑篩選、性能預測和反應機理分析。 本課程面向化學、材料科學及相關領域的學生和研究人員，旨在培養他們掌握Python數據處理、AI建模及高通量實驗分析的能力，助力科研與工業應用的無縫銜接。

應用價值與特色

本課程緊密結合催化設計的前沿需求，強調AI在加速催化劑開發中的變革性作用，如通過主動學習優化實驗設計、利用深度學習預測復雜反應性能。課程特色包括：案例驅動（以OER/HER為核心）、工具實用（Python主流庫）、前沿導向（單原子催化劑、多尺度模擬、論文復現）。學員將收獲催化理論與AI技術、Deepseek工具的多重技能，適用于新能源、綠色化學等領域的科研與工業創新。無論是學術研究還是工業開發，本課程都為學員提供了從基礎到前沿的完整知識體系和實踐經驗。

人工智能技術助力催化劑設計大綱

第一天：催化基礎理論及python數據處理

上午：催化基礎理論與python催化設計處理

催化概述

催化的定義與重要性

催化在工業中的應用實例（如石油精煉、汽車尾氣處理、燃料電池等）

Python催化設計數據分析基礎（源碼實現與講解）

催化反應的分類

均相催化與多相催化

均相催化的特點與應用（如溶液中的催化反應）

多相催化的特點與應用（如固體催化劑在氣體或液體反應中的應用）

Python催化設計處理基礎（源碼實現與講解）

催化劑的種類與選擇

金屬催化劑（如鉑、鈀、銠等）

合金催化劑（如鉑-鈀合金）

非金屬催化劑（如碳基催化劑、氮化物催化劑等）

催化劑的選擇依據（如反應類型、反應條件、成本等）

催化反應的動力學與機制

催化反應速率的表示方法

催化反應的活化能與反應機理

催化反應中的中間體與過渡態

實例分析：氫氣演化反應（HER）與氧氣演化反應（OER）的動力學特點

下午：催化反應的類型與分類及析氧反應（OER）概述

氫氣演化反應（HER）

HER的反應機理與動力學

HER中的催化劑選擇與性能優化

HER在能源轉換中的應用（如水電解、燃料電池）

氧氣演化反應（OER）

OER的反應機理與動力學

OER中的催化劑選擇與性能優化

OER在能源轉換中的應用（如水電解、可逆燃料電池）

催化選擇性的影響因素

催化劑的組成與結構對選擇性的影響

反應條件對催化選擇性的影響（如溫度、壓力、pH值等）

催化劑的未來發展趨勢

新型催化劑的設計理念（如單原子催化劑、納米催化劑等）

催化劑在可持續發展中的角色（如綠色化學、可再生能源）

納米催化與智能催化劑的前景（如自適應催化劑、智能調控催化劑等）

第二天：機器學習基礎實操與高通量實驗數據處理(理論+源碼實現與講解)

上午：機器學習基礎理論

機器學習概述與發展

機器學習的定義與發展歷程

機器學習在科學研究中的應用現狀與趨勢

機器學習算法分類

監督學習（如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等）

無監督學習（如聚類分析、主成分分析等）

強化學習（如Q學習、深度強化學習等）

機器學習的基本流程

數據預處理（如數據清洗、歸一化、特征工程等）

特征選擇（如基于統計的方法、基于模型的方法等）

建模（如選擇合適的算法、模型訓練等）

模型評估（如交叉驗證、均方誤差、準確率等）

機器學習應用領域

機器學習在化學、材料科學、生物學等領域的應用實例

機器學習在催化反應中的應用現狀與前景

下午：線性模型與回歸分析及高通量實驗數據處理方法

線性回歸與邏輯回歸介紹

線性回歸的基本原理與數學模型

邏輯回歸的基本原理與數學模型

線性回歸與邏輯回歸在催化中的應用實例

線性回歸在催化劑性能預測中的應用

數據集的準備與預處理

使用線性回歸模型預測催化劑性能的步驟

模型評估與結果分析

數據集的處理與建模

數據集的來源與獲取方法

數據集的預處理方法（如數據清洗、歸一化等）

建模的基本步驟與注意事項

高通量實驗數據的特點與處理難點

高通量實驗數據的定義與特點（如數據量大、維度高、噪聲多等）

高通量實驗數據的處理難點（如數據存儲、數據挖掘、特征提取等）

高通量實驗數據的處理方法（如降維技術、特征選擇方法等）

實操：使用回歸模型預測催化劑性能

實操案例：使用Python中的scikit-learn庫進行線性回歸建模

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

結果分析與討論

第三天： 高級機器學習模型與應用及主動學習在催化中的應用 (理論+源碼實現與講解)

上午：決策樹與分類樹算法

決策樹的基本原理與算法（如ID3、CART、C4.5等）

決策樹在分類問題中的應用實例

隨機森林與集成學習原理

隨機森林的基本原理與算法

集成學習的基本原理與方法（如Bagging、Boosting等）

隨機森林與集成學習在催化中的應用實例

機器學習中的特征重要性分析

特征重要性的定義與計算方法

特征重要性在模型解釋中的作用

實操案例：使用隨機森林分析特征重要性

實操：使用決策樹與隨機森林分析催化劑數據

實操案例：使用Python中的scikit-learn庫進行決策樹與隨機森林建模

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

結果分析與討論

下午：集成學習與Boosting方法及主動學習在催化中的應用案例

集成學習與Boosting算法

Boosting算法的基本原理與方法（如AdaBoost、XGBoost等）

集成學習與Boosting算法在回歸問題中的應用實例

應用集成學習優化催化劑性能預測

實操案例：使用XGBoost進行催化劑性能預測與優化

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

結果分析與討論

比較集成學習與單一模型的優勢與劣勢

集成學習與單一模型在性能、復雜度、解釋性等方面的優勢與劣勢

實操案例：比較隨機森林與線性回歸模型的性能

主動學習的基本原理與策略

主動學習的定義與基本原理

主動學習的策略（如不確定性采樣、查詢合成等）

主動學習在催化中的應用實例

主動學習在催化中的應用案例分析

實操案例：使用主動學習指導實驗設計，加速催化劑的發現過程

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

結果分析與討論

第四天： 深度學習算法與模型評估及主動學習在析氧電催化中的應用 (理論+源碼實現與講解)

上午：神經網絡與深度學習

神經網絡基礎

神經網絡的基本原理與結構（如感知機、多層感知機等）

神經網絡的訓練方法（如反向傳播算法）

深度學習的應用

深度學習在圖像識別、自然語言處理等領域的應用實例

深度學習在催化中的應用現狀與前景

深度學習在催化劑設計中的潛力

深度學習在催化劑性能預測中的應用實例

深度學習在催化劑結構優化中的應用實例

實操：構建簡單的神經網絡預測催化劑性能

實操案例：使用Python中的TensorFlow或PyTorch庫構建簡單的神經網絡

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

結果分析與討論

下午：模型評估與優化及主動學習在析氧電催化中的應用案例

模型優化方法

超參數優化方法（如網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等）

模型融合方法（如Bagging、Boosting、Stacking等）

模型優化的實踐案例：如何通過優化方法提升模型性能

主動學習在析氧電催化中的應用案例

主動學習的基本流程

數據集的準備與預處理

初始模型的訓練與評估

主動學習循環：數據選擇、模型更新、性能評估

主動學習在析氧電催化中的具體應用

如何利用主動學習指導實驗設計，加速催化劑的發現過程

數據選擇策略：不確定性采樣、多樣性采樣等

模型更新策略：如何根據新數據更新模型以提高預測準確性

實踐案例分析

實操案例：使用主動學習指導析氧電催化實驗

數據集的準備與預處理

初始模型的訓練與評估

主動學習循環的實施

結果分析與討論

多模態數據在析氧電催化中的應用

多模態數據的定義與特點（如文本數據、圖像數據、實驗數據等）

多模態數據的融合方法（如特征融合、決策融合等）

多模態數據在析氧電催化中的應用實例：如何結合多模態數據提升模型性能

實操：使用深度學習和主動學習預測析氧電催化性能

實操案例：使用Python中的TensorFlow或PyTorch庫構建深度學習模型

數據集的準備與預處理

模型訓練與評估

主動學習循環的實施

結果分析與討論

第五天： 機器學習與催化設計應用與論文復現及主動學習的實踐 (理論+源碼實現與講解)

上午：總結機器學習在催化設計中的應用方向

催化劑性能預測

通過機器學習模型分析大量...