导语当前PINN、数据驱动仿真、多尺度 AI 建模已成为流体力学、复合材料、土木工程领域顶刊发文、课题立项的核心热点方向。传统数值仿真与人工数据分析方式不仅在湍流、多相流、复合材料力学行为等复杂问题上算力成本居高不下还存在模型可解释性差、小样本场景预测失准、逆向设计难以实现等问题成为不少科研团队推进课题、发表高水平论文的最大阻碍。如今人工智能与工程仿真、材料科学深度融合以PINN 物理信息网络、深度学习、生成式 AI、强化学习为代表的前沿技术构建起数据与物理约束相结合的全新研究范式。AI 算法既能挖掘数据背后的性能规律完成流场重建、材料性能预测、微观结构扩充又能结合 Fluent、ABAQUS 实现自动化仿真与多尺度建模显著提升分析效率与结果可信度成为领域主流发展方向。为帮助广大科研人员、高校师生与工程师吃透这一交叉前沿技术我们整理了北京软研国际信息技术研究院主办、互动派北京教育科技有限公司承办的系列精品培训内容涵盖AI 赋能 CFD 智能流体工程、AI 赋能复合材料力学、机器学习在智能水泥基复合材料中的应用三大实战专题。无论你是流体力学、材料科学、土木工程、机械工程方向的硕博研究生、高校学者还是深耕 CFD 仿真、复合材料设计、材料研发的企业研发工程师都能收获从理论算法、代码实操到顶刊论文复现的完整技术体系顺利切入 AI 仿真热门赛道。具体相关事宜通知如下专题一:AI赋能CFD从Fluent仿真到物理信息机器学习智能流体工程✅ 适配人群流体力学、热能工程、航空航天、车辆工程、机械工程、能源动力、土木工程、船舶与海洋工程等领域科研人员、高校研究生、企业CAE仿真工程师等。✅ 课程核心亮点1. 阶梯式教学零基础从Fluent基础仿真入门从Fluent操作与Python数据处理到深度学习/强化学习再到PINN、PyFluent自动化和RL联动。2.20套全流程实战案例方腔流、圆柱涡街、翼型气动、散热器换热、PyFluent批量仿真等3.物理数据双驱动突破纯数据驱动“黑箱”将Navier-Stokes方程、边界条件等物理规则嵌入PINN提升模型外推能力与可解释性。4.工业级工具链Fluent PyFluent Python PyTorch/TensorFlow 强化学习库构建接近真实科研/工程场景的自动化工作流。专题二AI赋能复合材料力学机器学习、PINN与多尺度仿真✅ 适配人群材料科学、固体力学、航空宇航科学与技术、机械工程、土木工程、新能源科学与工程、自动化技术等领域科研人员、高校研究生、企业CAE仿真工程师等。✅ 课程核心亮点1.“基础→进阶→前沿”阶梯式设计从机器学习基础、数据科学到PINN、生成式AI。2.物理数据双驱动突破纯数据驱动“黑箱”将复合材料本构关系、平衡方程等物理规则嵌入PINN提升模型外推能力与可解释性。3.全流程实战代码10个实例覆盖数据预处理→特征选择→模型训练→SHAP解释→RVE自动建模→PINN损失函数编码→GAN图像生成→论文图表绘制所学实例代码均随堂提供。4.工业级工具链Python、PyTorch、ABAQUS脚本、TensorBoard可视化。专题三机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践✅ 适配人群材料科学、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等✅ 课程核心亮点1. 全链路机器学习教学基础回归、随机森林、XGBoost、MLP、PINN、GAN全覆盖​2. 材料专属实战水泥强度预测、特征工程、SHAP模型解释、数据集扩充​3. 顶刊论文完整复现两篇建材领域一区SCI逐行拆解数据处理、建模、绘图逻辑​4. 工具全覆盖PyTorch建模、Optuna自动调参全部数据集、代码随堂发放专题四✅适配人群岩土工程、工程力学、水利工程、地质工程、能源与地下工程、交通工程、土木工程等领域 科研人员、高校师生、企业 CAE 工程师以及希望将 PINN/深度学习技术引入岩土计算力学研究的跨领域从业者✅ 课程核心亮点-多种案例实操1.8 种机器学习算法的 python 实践学会怎么选择各种算法2.PyTorch 实现各种神经网络学会什么数据采用什么网络3.PINN 初见动力学物理信息神经网络PINN4.DeepXDE 求解一维固结方程5.PINN 求解流体、扩散渗流、传热、NS 方程6.硬约束深度能量法7.岩土固体力学深度能量法8.固结方程与层流方程代码和求解9.NS 湍流方程正反分析代码实践10.岩土扩散反应方程的科学发现与外插泛化改进11.岩土 Footing 问题的 PINN/Ritz 正反分析代码12.应力集中问题的混合能量法代码