abaqus 二次开发等十几个案例，有你能用的的吗？

第一天

1. ABAQUS复合材料建模基础

1.1.ABAQUS软件简介与基本操作

1.2.几何建模与物理参数设定、网格剖分技术

1.3.复合材料层结构建模方法（壳单元、连续壳单元及多层实体单元）

1.4.静力分析中强度准则和损伤判据

1.5.数据输入与输出操作及结果解读

复合材料层合结构热-力耦合算例（实例）

2. 断裂力学与与损伤分析

2.1.断裂力学基础理论

2.2.基于XFEM方法的裂纹扩展模拟(实例）

2.3.VCCT方法入门（实例）

Cohesive方法入门（实例）

第二天

3. 断裂力学与损伤分析

3.1.基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟（实例）

3.2.基于cohesive单元的分层/界面损伤扩展模拟（实例）

4. 复合材料加筋板静载荷分析与承载能力预测

4.1.复合材料加筋板的压溃分析基本理论

4.2.复合材料加筋板的压溃分析（实例）

4.3.复合材料加筋板剪切失效测试案例解析

4.4.复合材料层合板剪切失效模拟（实例）

第三天

5. 特殊复合材料建模与分析

5.1.复合材料损伤失效行为的多尺度分析概述

5.2.颗粒增强金属基复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）

5.3.短纤维增强复合材料结构建模、胞元分析技术（实例）

6. 复合材料冲击与动态响应

6.1.结构动力学基础理论与ABAQUS动力学分析工具

6.2.复合材料加筋板自由振动分析(实例）

6.3.低速冲击理论与冲击后剩余压缩强度实验方法

6.4.复合材料冲击损伤模型与仿真流程

6.5.复合材料加筋板低速冲击过程模拟与剩余强度计算（实例）

6.6.高速冲击问题概述与模拟策略

6.7.高速冲击模拟（实例）

第四天

7. 高级编程与二次开发

7.1.工程材料本构关系与损伤模型简介

7.2.基于MATLAB与Python的参数化建模与脚本编程（实例）

7.3.ABAQUS接口子程序（UMAT、USDFLD等）原理与应用

7.4.基于接口子程序的材料弹塑性与粘弹性分析（实例）

7.5.复合材料损伤分析（实例）

8. 论文写作与科研指导

8.1.复合材料仿真计算文章（SCI）案例解析

8.2.SCI 论文撰写规范与创新思路

8.3.航空航天复合材料发展趋势与创新研究展望

8.3.算例补充与论文写作互动环节

欢迎各位学员带着课程相关问题参加学习交流，

我们将全力为你们解决问题！

机器学习与流体力学入门

一、经典流体力学

核心要点：

1、回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型

2、探索流体力学在工业领域的多元应用

3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作

4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES)

实操环节：

基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（经典案例数据与代码提供给学员）

二、机器学习基础与应用

核心要点：

1、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

2、掌握运用Python语言进行流动数据的高效后处理。

实操环节：

1、Python编程，为编程新手提供友好的入门指导

2、展示机器学习在流体力学领域的实际应用案例。

3、基于python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）

人工智能与实验流体力学

三、实验流体力学

核心知识点：

1、掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。

2、了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。

3、掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。

4、风洞试验

实操环节：

1、展示基于PIV技术的流场数据获取

2、展示机器学习在实验流体力学领域的应用案例。

3、运用Python处理实验数据（数据与代码提供给学员）

四、人工智能与实验流体力学（流场部分）

核心知识点：

1、掌握实验流体力学数据处理的先进方法

2、了解并掌握GAN、DNN、CNN等深度学习技术在流场重构与预测中的应用。

实操环节：

1、基于人工智能技术的流场预测与重构方法

2、运用DNN技术进行流场预测（数据与代码提供给学员）

五、人工智能与实验流体力学（压力部分）

核心知识点：

1、深入了解人工智能技术在压力预测领域的应用前景

2、掌握UNet算法在压力时序预测中的高效使用方法。

实操环节：

1、基于人工智能技术的压力预测方法

2、运用UNet算法进行压力时序预测（数据与代码提供给学员）

人工智能与计算流体动力学

六、人工智能技术与计算流体动力学

核心知识点：

1、学习爬虫技术在网页数据获取中的应用，掌握从开源网站获取信息的技术

2、熟悉民航机翼的空气动力学性能分析

3、掌握基于多层感知机(MLP)的气动性能预测方法。

实操环节：

1、基于爬虫技术的网页数据获取流程

2、基于深度学习的机翼气动性能预测

3、基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测（数据与代码提供给学员）

七、时空超分辨率技术

核心知识点：

1、了解时空超分辨率技术的基本原理与应用

2、掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。

3、深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。

实操环节：

1、基于LES/DNS湍流模拟的时空超分辨率研究

2、基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）

深度强化学习学习在流体力学中的应用

八、深度强化学习（Deep Reinforcement   Learning, DRL）

核心知识点：

1、掌握深度强化学习的框架

2、熟悉深度强化学习的常见算法及其应用场景。

3、理解深度强化学习中动作空间与观察空间的定义与应用。

实操环节：

1、深度强化学习在翼型优化的应用

2、基于深度强化学习的矩形柱体主动流动控制（数据与代码提供给学员）

九、深度强化学习的工程实践

核心知识点：

1、掌握定义定义离散动作空间/连续动作空间的方法，提升算法设计能力

2、学习深度强化学习在工程领域的实际应用，增强解决复杂问题的能力。

实操环节：

1、耦合代理模型的深度强化学习在民航飞机外形优化中的应用

2、运用深度强化学习进行离散动作空间/连续动作空间的优化（数据与代码提供给学员）

课程互动与答疑

1、回顾实践案例课程内容，巩固所学知识、通过答疑加深对知识点的理解与掌握

2、前沿文献的解读，如SORA技术、风乌技术等，了解人工智能技术在流体力学领域的最新进展，保持学术前沿性。