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. 复合材料均质化理论（Eshelby方法、代表性体积单元RVE）论文详述
   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）
   3. 神经网络基础与迁移学习原理（DNN、CNN、Domain Adaptation）
   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

1. ABAQUS/Python脚本交互（基于论文中RVE建模案例）
2. ABAQUS GUI操作与Python脚本自动化建模
3. 输出应力-应变场数据的文件格式标准化
4. ABAQUS二次开发框架搭建
5. 基于ABAQUS二次开发程序的Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实践
6. TexGen软件安装及GUI界面操作介绍、Python脚本参数化方法
7. 三维编织/机织纤维复合材料几何模型及网格划分方法

多尺度建模与数据生成方法

1. 复合材料多尺度建模与仿真分析方法
   1. 多相复合材料界面（纤维/基质界面）理论机理（Cohesive模型）
   2. 连续纤维复合材料RVE建模（纤维分布算法、周期性边界条件实现）
   3. 参数化设计：纤维体积分数、纤维直径随机性等对性能的影响
   4. 双尺度有限元仿真方法原理及理论（FE2方法）
   5. 直接双尺度有限元仿真方法原理及理论方法（Direct FE2方法）

实践2：大批量仿真分析与数据处理方法

1. 考虑界面结合（Cohesive模型）的复合材料分析模型建立
2. 基于Python的ABAQUS批量仿真（PyCharm嵌入ABAQUS计算内核）
3. 基于PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题
4. 控制纤维体分比的纤维丝束生成算法（RSE）
5. 编写脚本生成不同纤维排布的RVE模型
6. 输出训练数据集（应变能密度、弹性等效属性等）
7. ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料）

深度学习模型构建与训练

1. 深度学习模型设计：
   1. 基于多层感知机（DNN）的训练预测网络
   2. 基于卷积神经网络（CNN）的跨尺度特征提取网络（ResNet/DenseNet）
   3. 复合材料的多模态深度学习方法（结构特征提取+材料属性）
   4. 三维结构（多相复合材料/单相多孔材料）的特征处理及预测方法
   5. 物理信息神经网络（PINN）：将物理信息融合到深度学习中
   6. 迁移学习策略：预训练模型在新型复合材料中的参数微调

实践3：代码实现与训练

1. 深度学习框架PyTorch/TensorFlow模型搭建
2. 构建多层感知机（DNN）的训练预测网络
3. 数据增强技巧：对有限元数据进行噪声注入与归一化
4. 构建二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet）+多模态学习预测
5. 构建三维结构的特征处理及预测网络（三维卷积神经网络）
6. 建立物理信息神经网络（PINN）学习预测模型

迁移学习与跨领域应用

1. 迁移学习理论深化
   1. 归纳迁移学习与迁移式学习理论深入详解与应用
   2. 归纳迁移学习在跨领域学习预测中的应用
   3. 领域自适应（Domain Adaptation）在材料跨尺度预测中的应用
   4. 案例：碳纤维→玻璃纤维、树脂基质→金属基质的性能预测迁移

实践4：基于预训练模型的迁移学习

1. 迁移学习神经网络模型的搭建
2. 归纳学习方法：加载预训练模型权重，针对新材料类型进行微调
3. 领域自适应：使用领域自适应方法预测未知新材料相关属性
4. 使用TensorBoard可视化训练过程与性能对比

实践5：端到端复合材料性能预测系统开发

1. 参数化建模→有限元计算→神经网络预测→结果可视化全流程实现