1.1 多尺度技术发展
从20世纪末开始的计算机模拟技术快速发展，到当今跨尺度协同仿真方法的突破。介绍多尺度技术在材料科学、工程力学等领域的发展历程，重点阐述计算能力提升带来的模拟技术革新，以及不同尺度模拟方法的融合过程。包括早期的单尺度模拟局限性，到现代多尺度协同仿真的重大突破，展示这一技术在材料设计和性能预测中的重要作用。
1.2 多尺度技术种类
详细介绍三类主要的多尺度模拟方法：串行多尺度法、并行多尺度法和并串行混合多尺度法。解析每种方法的特点、适用范围和局限性。串行方法侧重于不同尺度间的信息传递，并行方法强调不同尺度的同步计算，而混合方法则综合了两者优势。通过实际案例说明各类方法在不同应用场景中的选择依据。
1.3 多尺度技术实施方法
深入探讨多尺度仿真的具体实施策略，包括尺度衔接技术、信息传递机制和边界条件处理方法。重点讲解均匀化理论在多尺度分析中的应用，以及如何处理不同尺度之间的计算精度平衡问题。通过具体的工程实例，展示多尺度技术在复杂材料系统分析中的实施流程。
2. ABAQUS与Python二次开发
2.1 ABAQUS脚本概述
介绍ABAQUS二次开发的基础框架，包括Python脚本接口、CAE环境开发和用户子程序开发三大模块。详细说明ABAQUS的对象模型结构，以及如何通过Python脚本实现模型的参数化建模、提交计算和后处理分析。重点阐述脚本开发相比GUI操作的优势。
2.2 Python语言介绍
系统讲解用于ABAQUS开发的Python核心语法，包括数据类型、控制流程、函数定义、类和对象等。特别强调在ABAQUS环境下常用的Python模块，如numpy用于数值计算，os和sys用于系统操作，以及ABAQUS特有的Python模块如abaqus、abaqusConstants等。
2.3 ABAQUS脚本编写
通过实例展示ABAQUS脚本的编写方法，包括几何建模、网格划分、材料定义、边界条件设置、求解控制等关键步骤。介绍脚本调试技巧，错误处理方法，以及如何优化脚本执行效率。重点讲解参数化建模的实现方法。
2.4 含骨料/纤维RVE模型二次开发
详细介绍代表性体积元素(RVE)的概念和建模方法，重点讲解如何通过Python脚本实现复杂RVE模型的自动化生成。包括随机分布算法、界面建模技术、周期性边界条件的实现等关键技术。展示完整的RVE建模到计算的自动化流程。
2.5 插件开发
系统讲解ABAQUS插件开发的完整流程，包括GUI设计、功能实现、调试部署等环节。介绍插件开发的框架结构，重点说明如何将已有的Python脚本封装为用户友好的图形界面工具。讲解插件的注册、安装和分发方法。
3. 人工神经网络驱动的多尺度FE2方法
3.1 协同多尺度FE2方法技术详解
深入解析FE2方法的理论基础，包括宏观-微观尺度的耦合机制、计算同步策略和信息传递方法。重点讲解尺度转换的数学原理，以及如何在有限元框架下实现多尺度协同计算。通过典型算例展示FE2方法的实现过程。
3.2 基于UMAT的ABAQUS协同多尺度方法概述
详细介绍UMAT用户子程序在多尺度分析中的应用，包括UMAT的基本结构、调用机制和数据交换接口。重点说明如何通过UMAT实现微观RVE计算结果向宏观尺度的传递，以及如何处理非线性问题。
3.3 基于UMAT的ABAQUS协同多尺度仿真实施
通过完整的案例展示多尺度仿真的实施过程，包括模型建立、UMAT编程、计算控制和结果分析等环节。重点讲解多尺度计算中的收敛性控制、效率优化和结果验证方法。提供详细的实施步骤和注意事项。
3.4 ANN网络架构介绍
系统介绍应用于多尺度分析的神经网络结构设计，包括输入层设计、隐藏层配置和输出层定义。重点讲解如何选择适当的网络结构和激活函数，以及如何通过网络设计提高计算效率和预测精度。
3.5 基于ANN的高保真FE2驱动的先进FE2方法的具体框架
详细阐述神经网络与FE2方法的融合框架，包括训练数据的生成、网络训练策略、预测结果的应用等环节。重点介绍如何通过神经网络代替传统的微观计算，显著提高计算效率。展示该方法在实际工程问题中的应用效果。
专题2.2：基于深度学习的金属材料力学性能预测与结构-性能关系建模（文献理论+代码实操讲解）
在工程材料科学与先进制造技术深度融合的背景下，深度学习技术在材料力学性能预测领域显示出巨大潜力。本专题将系统介绍如何利用深度神经网络技术构建高效准确的微观结构-力学性能预测系统，通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握从数据处理到模型部署的完整技术链条。本专题内容体系完整，由浅入深，兼顾理论基础与工程实践。通过专题培训，学员将系统掌握深度神经网络在材料力学性能预测中的前沿应用方法，并能够独立构建基于深度学习的材料性能预测系统。每个模块都配备详实的代码示例与实操讲解，确保学员能够将理论知识转化为实际应用能力。
1. 深度学习与材料科学的交叉应用
1.1 材料科学中的数据驱动方法概述
详细介绍材料科学领域数据驱动方法的发展历程，从传统的经验模型到现代机器学习和深度学习技术的应用。重点阐述计算能力提升和大数据技术发展对材料性能预测方法的革新，以及不同机器学习方法在材料科学中的应用优势。包括数据驱动方法在材料设计、性能预测和工艺优化中的作用，展示这一技术在现代制造工程中不断扩大的应用场景。
1.2 结构-性能关系的深度学习建模
系统讲解利用深度学习技术建立材料微观结构与宏观性能之间关系的基本原理。包括模型设计思路、特征提取方法和网络架构选择等核心问题。重点分析传统有限元模拟与深度学习方法的优势互补性，以及如何设计高效的深度学习模型来替代或辅助计算密集型的有限元分析。通过实际案例说明深度学习在材料结构-性能预测中的独特价值。
2. 卷积神经网络与材料性能预测
2.1 CNN基本原理与材料科学应用
系统介绍卷积神经网络的核心概念和基础理论，包括卷积运算、池化操作、激活函数等基本组件。深入解析CNN相比传统神经网络在图像处理领域的优势，尤其是局部感受野、权重共享和多层次特征提取能力。通过直观的图示和数学原理，帮助学员全面理解CNN在材料科学中的应用机制。
2.2 微观结构图像的CNN特征提取
详细讲解如何设计适合材料微观结构特性的CNN模型，以及如何通过合适的网络结构和训练策略提高特征提取效率。重点分析不同类型的卷积层、激活函数和池化方法对材料特征提取的影响。通过完整的代码实例，展示从数据加载到模型训练的全流程实现。
2.3 基于CNN的多相材料力学性能预测
系统介绍基于CNN的力学性能预测方法，包括单一性能预测和多性能联合预测模型。重点讲解如何处理多相材料中的复杂相互作用，以及如何通过网络设计捕捉相组成、相形态和相界面对力学性能的影响。通过实际案例，展示CNN模型在不同材料系统中的预测性能和应用局限性。
3. 深度神经网络模型优化与实现
3.1 模型架构设计与优化
系统讲解针对材料科学问题的深度学习模型架构设计，包括网络深度、宽度选择和特殊层结构的设计原则。重点分析不同架构对预测精度和计算效率的影响，以及如何针对特定材料系统优化网络结构。通过对比实验展示模型架构优化的效果和方法论。
3.2 多管道Siamese网络结构设计
详细介绍Siamese网络结构在材料科学中的应用，特别是处理多源输入数据（如相分布和晶体取向）的方法。重点讲解如何设计多管道并行处理结构，以及不同特征提取路径的融合策略。通过实际案例展示Siamese结构相比传统序列网络的优势和实现技巧。
3.3 损失函数设计与训练策略
深入探讨适合材料性能预测的损失函数设计，包括均方误差、平均绝对百分比误差等损失函数的特点及适用场景。重点分析训练过程控制、学习率调整、批量大小选择等关键参数的优化方法。通过代码实例演示完整的训练过程和模型评估方法。
4. 具体实施与代码实例（案例演示）
4.1 基于TensorFlow的多相金属材料强度预测实现
通过完整的TensorFlow代码示例，系统展示多相金属材料强度预测的全流程实现。包括数据加载、模型构建、训练过程控制和结果分析等环节。重点讲解核心代码片段的功能和参数设置，以及如何根据具体问题调整模型结构和训练策略。
4.2 CPFE-DNN集成预测增材制造不锈钢性能
详细介绍CPFE-DNN集成方法在增材制造不锈钢性能预测中的应用。通过实际案例展示从微观结构表征、CPFE模拟到DNN训练和验证的完整过程。重点分析不同马氏体含量对屈服强度的影响，以及DNN模型在预测新组分材料性能中的泛化能力。
