黄金搭档 ！新生代青年博士连发 Nature+Science| comsol结合有限元在多物理场仿真中引领时代浪潮

主要观点总结

本文介绍了深度学习在有限元仿真领域的应用，以及在不同领域（如结构分析、热传导、流体动力学等）中的具体案例。文章还阐述了深度学习技术在计算需求、加速仿真、数据驱动建模、模型简化和降阶、处理复杂非线性和多物理场问题、自动化和优化等方面的优势。同时，文中提到了深度学习在结构仿真中的实践应用，如拓扑优化、尺寸和形状优化、材料性能预测等。此外，还介绍了深度学习在超材料领域的应用，包括设计优化、性能预测、逆设计问题等。最后，文中提供了培训信息，包括课程背景、目标、讲师简介、培训时间、课程费用和特色等。

关键观点总结

关键观点1: 深度学习在有限元仿真中的应用

深度学习通过学习和预测模型结果，显著减少计算时间和资源消耗，加速仿真，数据驱动建模，模型简化和降阶，处理复杂非线性和多物理场问题，自动化和优化等。

关键观点2: 深度学习在结构仿真中的实践应用

深度学习在结构仿真中用于拓扑优化、尺寸和形状优化、材料性能预测等。

关键观点3: 深度学习在超材料领域的应用

深度学习在超材料领域用于设计优化、性能预测、逆设计问题等。

关键观点4: 培训信息

包括课程背景、目标、讲师简介、培训时间、课程费用和特色等。

文章预览

有限元仿真是一种数值计算技术，用于解决复杂工程和物理问题。它将一个复杂的物理问题划分为许多小的、简单的部分（称为有限元），然后在这些小部分上进行计算，以预测整体行为。常用于结构分析、热传导、流体动力学等领域。深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，通过对大量数据进行训练来学习模式和规律。深度学习在有限元仿真中的应用主要体现在以下几个方面： 计算需求和效率： 计算资源： 传统的有限元分析（FEA）通常需要大量的计算资源，尤其是在处理高复杂度或大规模问题时。深度学习技术，尤其是深度神经网络（DNN），可以通过学习和预测模型结果，显著减少计算时间和资源消耗。 加速仿真：深度学习模型可以用来训练代理模型，快速预测仿真结果，从而减少对详细有限元仿真的需求。例如，使用神经网络进行快 ………………………………