第一天：复合材料基础理论与智能设计范式

上午：复合材料智能设计基本理论与力学框架

1.复合材料力学基础核心概念

o各向异性弹性理论：刚度矩阵与柔度矩阵的物理意义

o失效准则体系：最大应力准则、Tsai-Hill准则、Tsai-Wu准则的适用场景

o本构关系：应力-应变关系的张量表示方法

2.多尺度特性与设计挑战

o微观尺度：纤维/基体界面效应与损伤萌生机理

o细观尺度：代表性体积单元(RVE)的均匀化方法

o宏观尺度：等效性能预测与尺寸效应

3.传统数值方法瓶颈

o有限元在多场耦合分析中的计算效率问题

o损伤演化分析的收敛性问题

o高保真仿真的计算资源需求

4.AI赋能新范式

o机器学习在材料设计中的优势：数据驱动、非线性映射、高维处理

o深度学习在复杂物理场建模中的突破

o智能设计范式转变：从正向设计到逆向设计

下午：复合材料结构仿真与多尺度分析实战

案例一：层合板弯曲理论与仿真对标

·问题描述：简支正交铺层(0/90/0)复合材料板，尺寸500×500×5mm，承受正弦分布载荷

·仿真设置：

o材料参数：碳纤维/环氧树脂，E1=130GPa, E2=10GPa, G12=5GPa, ν12=0.3

o边界条件：四边简支，载荷幅值1kPa

o分析类型：静力学分析+特征频率分析

·方法对比：

o等效单层理论：基于一阶剪切变形理论(FSDT)

o分层理论：逐层计算应力应变

o三维弹性解：作为基准解

·验证指标：中心点挠度、各层应力分布、固有频率

案例二：多尺度失效机理分析

问题描述：纤维增强复合材料圆柱体，直径100mm，高度200mm

宏观分析：

o载荷条件：轴向压力100kN，内压5MPa

o输出：整体应力分布、变形模式

微观分析：

oRVE模型：纤维体积分数60%，随机分布

o界面建模：cohesive单元模拟界面失效

o失效准则：最大应力准则+界面损伤模型

多尺度关联：通过均匀化方法建立宏微观联系

案例三：大型工程结构分析

问题描述：30米长风力发电机复合材料叶片

材料体系：

o表层：碳纤维/环氧树脂（主承力区）

o芯层：PVC泡沫（抗剪切）

o过渡层：玻璃纤维/乙烯基酯（连接区）

载荷工况：

o工况1：重力载荷+额定转速(15rpm)

o工况2：极端风载(70m/s)+紧急制动

分析内容：

o应力分析：最大应力位置、应力分布

o模态分析：前10阶固有频率和振型

o坎贝尔图：临界转速分析

第二天：机器学习基础与复合材料性能预测

上午：机器学习与深度学习基础理论

1.机器学习核心范式

o监督学习：回归与分类问题的数学表述

o无监督学习：聚类与降维在材料数据中的应用

o强化学习：在优化问题中的潜在应用

2.基础算法原理

o线性回归：最小二乘法与正则化技术

o决策树：特征选择与剪枝策略

o随机森林：集成学习与特征重要性分析

3.深度学习基础

o感知机模型：单层与多层结构

o激活函数：Sigmoid、ReLU、Tanh的函数特性

o优化算法：梯度下降、Adam优化器的参数调节

4.案例研讨

基于RFR的弹性模量预测：输入特征（纤维含量、铺层角度等）

DNN性能预测：网络结构设计(4隐藏层，每层256神经元)

下午：复合材料仿真优化与多物理场耦合

案例一：铺层顺序优化设计

优化问题表述：

设计变量：三层铺层角度(θ1, θ2, θ3)

目标函数：最小化最大von Mises应力

约束条件：对称铺层，制造约束

优化算法：BOBYQA算法参数设置

收敛准则：相对变化量<1e-4，最大迭代200次

结果分析：最优铺层序列、应力分布改善程度

案例二：热-结构耦合分析

物理场耦合机制：

o热场控制方程：傅里叶导热定律

o结构场控制方程：热弹性本构关系

边界条件：

o热源：高斯分布热流，功率500W，移动速度2mm/s

o散热：自然对流，换热系数10W/m²K

输出结果：温度场分布、热应力场、变形场

案例三：多尺度连接验证

连接类型：

o包覆连接：多层壳包裹实体结构

o并排连接：壳与实体共享连接面

建模要点：

o网格协调：不同维度单元间的网格匹配

o约束方程：位移协调条件的数学表述

验证方法：与全实体模型的结果对比（应力、应变、位移）

第三天：多尺度均质化与智能设计进阶

上午：AI赋能多尺度仿真与逆向设计

1.生成对抗网络核心原理

o博弈论框架：生成器与判别器的损失函数设计

o训练策略：交替优化、梯度惩罚

o条件GAN：标签信息的嵌入方式

2.实战案例

o数据生成：1000组RVE模型，纤维随机分布

oDNN代理模型：输入(微观结构图像)→输出(等效性能)

ocGAN逆向设计：输入(目标性能)→输出(微观结构图案)

下午：多尺度均质化与结构失效实战

案例一：周期性微结构均质化

RVE建模：

o单元类型：正方体单元，边长1mm

o材料相：纤维相与基体相的材料属性定义

均匀化方法：

o弹性矩阵计算：6个独立载荷工况

o热性能计算：热膨胀系数、导热系数

输出格式：MPH材料库文件，包含完整材料卡

案例二：层压壳失效预测

失效准则：

oTsai-Wu准则：相互作用项的物理意义

oHashin准则：纤维失效与基体失效的区分

安全系数：

o计算方法：强度比方程求解

o工程意义：许用载荷确定

案例三：细观力学验证

·解析方法：混合定律、Halpin-Tsai方程

·数值方法：有限元均匀化结果

·误差分析：不同纤维含量下的预测精度

第四天：深度学习前沿架构与多物理场应用

上午：深度学习核心架构与应力预测革新

1.CNN架构深入

o卷积计算： stride、padding、dilation参数影响

o池化操作：最大池化与平均池化的适用场景

2.U-Net架构

o编码器-解码器结构：特征图尺寸变化规律

o跳跃连接：特征融合方式(concat/add)

3.差分深度学习

o参考模型选择：均匀材料模型作为基准

o差分应力场：物理意义的数学表述

下午：多物理场复合材料与高效建模技术

案例一：压电复合材料细观力学

多物理场耦合：

o正压电效应：机械能→电能

o逆压电效应：电能→机械能

均匀化计算：等效压电系数矩阵

案例二：多模型分析方法

·ESL理论：Mindlin-Reissner板理论

·分层理论：逐层应力计算

·全局-局部方法：子模型技术

案例三：层压壳理论验证

·基准模型：NAFEMS测试规范

·验证内容：刚度矩阵、热膨胀系数

案例四：薄层结构简化建模

·全三维模型：实体单元离散

·集总模型：热阻网络等效

·精度对比：温度场分布误差分析