复合材料结构固化及微观、宏观切削加工仿真专题培训背景在复合材料结构工艺过程中，热传导、热对流和化学交联反应等物理化学变化交互共存，树脂流动固化、纤维密实行为异常复杂，极易在复合材料厚度方向产生温度、固化度梯度，进而导致内应力、固化变形和孔隙等缺陷产生。结合上述问题，采用实验手段费时费力，且难以准确监测实际固化过程。因此，有必要利用数值仿真方法对复合材料结构固化过程进行研究，通过开展精确有限元计算及多物理场仿真，提前对固化过程进行有效预报，对优化工艺、降低生产成本具有重要意义。应新老客户的培训需求，现推出《复合材料结构固化及微观、宏观切削加工仿真》永久录播回放课程，具体课程通知内容如下：培训特色1、本次课程采用录播回放的形式。发送课程全部案例资料，建立永不解散的课程学员群，可随时提问，长期互动答疑。2、通过本专题的系统实践教学，帮助学员掌握和运用COMSOL软件复合材料建模分析，以层压复合壳热膨胀为例研究热源位置对应力和变形分布的影响，以及各层均匀热膨胀系数的计算。以复合材料固化过程热－流－固强耦合建模为例，建立由热-化学、固化动力学、树脂流动-压实三个子模块构成的宏观尺度固化仿真模型。ABAQUS复合材料结构微波固化过程仿真，复合材料微观切削建模及结果分析，宏观

编织复合材料多尺度建模技术与应用培训背景编织复合材料克服了传统铺层复合材料受到冲击时易分层的缺点,并且具有便于一体成型的优点,被越来越广泛的用于抵抗外物冲击的结构材料。然而,编织复合材料复杂的几何特性,导致其力学变形和失效行为极其复杂,具有明显的非均匀性和多尺度损伤特性,对材料的性能表征、仿真分析和结构设计造成了很大困难。根据许多学生反映，复合材料进行建模是一个痛难点。课程大纲编织复合材料多尺度建模技术与应用第一天上午1、ABAQUS

机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战培训背景传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。然而，机器学习在材料科学中的应用仍存在一些瓶颈，人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。现推出《机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战》永久录播回放课程。培训特色1.

ABAQUS复合材料建模技术与应用培训特色1、本次课程共4天，采用“2+2”的教学体系，分两阶段授课，给与学员巩固练习时间，建立永不解散的课程群，长期互动答疑，课后提供全部无限次回放视频，学员学完后可以继续与专业老师同学交流问题，巩固学习内容。2、采用“理论+实操”的模式，通过系统的实践教学，帮助学员掌握和运用ABAQUS复合材料建模技术开展新型复合材料研发、复合材料性能预测、先进复合材料应用以及工业化生产等各个环节，进而提高复合材料研发与应用效率。3、掌握ABAQUS软件建模及计算分析流程,通过纤维增强复合材料层合板和颗粒/短纤维改性复合材料为实例的进阶学习，并以MATLAB、PYTHON、FORTRAN多种开发方式为例让学员快速掌握ABAQUS二次开发要点，灵活调用模块方法，完成自己的设计计算需求。课程大纲ABAQUS复合材料建模技术与应用课程一、Abaqus建模基础（理论+实例）1、ABAQUS

机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战超强福利来袭培训背景传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证，而过去的计算手段受限于算法效率，无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。近几年随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。然而，机器学习在材料科学中的应用仍存在一些瓶颈，人工智能研究项目所需的技能和知识匮乏缺失制约着该方向的发展。现推出《机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战》永久录播回放课程。培训特色1.

模拟步骤：包括能量最小化NVT平衡，对研究目标的性质进行长时间轨迹平衡-输出研究所关心的性质。实例操作：金属有机框架（MOFs）储氢和碳捕集模拟，计算密度分布，分子的MSD等性质。第四天

如何报名、缴费？1.致电专门负责行政招生的老师报名2.缴费支持公对公转账、个人垫付（对公到账及时退还垫付费用，可开具垫付证明）目前10000+人已加入我们