社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  机器学习算法

即将开讲:热力学计算与机器学习应用实战

材料人 • 8 月前 • 201 次点击  

本课程系统讲解热力学计算在材料设计与开发中的核心方法与应用实战。从热力学基础、相图解析、CALPHAD方法入门,到热力学参数评估、数据库构建,再到实际软件操作与高阶计算方法(如Scheil模型、高通量计算),全面覆盖热力学计算的关键技术与流程。课程还深入探讨了DFT、分子动力学、相场模拟、机器学习等前沿方法与热力学的融合应用,帮助学员构建从理论到实践、从建模到优化的完整知识体系。

与以往课程不同的是,除主讲老师陈老师讲授12学时的内容以外,材料人还特邀嘉宾彭老师做一个1.5小时的专题报告——CALPHAD赋能材料创新:建模基础到CVD高通量计算及机器学习材料设计,以期帮助学员更好地掌握热力学计算。

课程咨询请添加客服微信:cailiaoren002

图片

01
上课时间

12月6日-7日

02
授课内容

第一部分:热力学计算在材料领域的应用

第一天:热力学基础入门
09:00-10:30 实验测定热力学参数与相图的基本方法
目标:了解通过实验测定热力学参数与相图的基本方法
1.实验测定热力学参数的方法(量热法、气相平衡技术、电动势测量)
2.实验测定相图的方法(非等温技术与等温技术)
10:30-12:00:相图的解析方法
目标:掌握二元、三元与多元相图的基本类型、相线与相区的热力学含义
1.二元相图的类型、相线与相区分析
2.三元相图的表示方法与关键分析技巧
3.多元相图的扩展
14:00-15:30 CALPHAD 方法介绍与热力学模型
目标:掌握CALPHAD 方法的建模思想,理解各种相的Gibbs自由能的建模方法
1.CALPHAD 方法的建模的基本思想
2.吉布斯自由能能模型的一般形式
3.描述成分依赖性的变量
4.特定物理现象的建模
5.固溶体的吉布斯自由能模型
6.亚晶格建模方法
7.液体的建模方法
8.化学反应与热力学模型
15:30-17:00 热力学参数评估优化与数据库构建
目标:参数评估流程;会用优化工具修正少量参数以匹配数据。
1.最可靠的实验锚点
2.如何准备各种参数优化文件
3.做参数优化的最小工作流
4.如何构建热力学数据库
5.如何判断“拟合对了但外推错了(案例讲解)
6.扩散偶数据怎么用
第二天:热力学计算的应用实战
上午9: 00-10: 30  一般热力学计算问题的操作方法
目标:了解热力学计算软件,掌握基本热力学问题的计算方法
1.热力学计算软件介绍
2.热力学计算的基本模块与流程
3.单点平衡的计算方法
4.二元、三元、多元相图的计算操作方法
上午10: 30-12: 00  特殊计算方法(Sheil、高通量计算方法)
目标:掌握Scheil模块的使用以及了解高通量热力学计算
1.经典 Scheil 假设是什么
2.为什么多元合金还敢用 Scheil
3.什么情况下 Scheil 误差会很大
4.平衡凝固和非平衡凝固与实际的预测差异
5.热裂敏感因子计算
Scheil:C_L=C_0 (1-f_s )^(k-1)(无回扩散极限)
液固区间 ΔT、渗流阈值、补缩与热裂敏感性
6.高通量热力学计算方法
7.Pandat Batch、Thermo-Calc Python API、PyCalphad 自动脚本
下午14:00-16:00  DFT、MD、相场、机器学习等方法与热力学计算的结合应用
1.DFT 结果如何安全地并入 CALPHAD
2.MD/MLIP 能提供什么热力学有效量
3.相场如何与 CALPHAD 对接
4.CALPHAD+机器学习的材料性能预测与体系设计
5.多尺度闭环最小版本
16:00-17:00  热力学计算的发展前景与应用趋势研究+答疑
1.开源与商业工具如何取舍
2.CALPHAD×ML 在 AM 里的“硬指标
3.如何把今天的内容落到你的研究上
课后作业
二元读图速测
Scheil 判断题
小型优化题:限定元素上限与密度目标,提出三组“ΔT 更小”的候选,并写明复核步骤(平衡→Scheil→HCS)。

17:00-18:30

第二部分:建模基础到CVD高通量计算及机器学习材料设计

CALPHAD(CALculation of PHAse Diagrams)技术是材料设计的关键基础工具,通过精准计算相图与热力学性质,可显著提升材料研发效率与成功率。本次讲座将首先解析CALPHAD的基本原理与核心建模思想,接着阐述其在化学气相沉积过程高通量计算研究中的应用,最后重点探讨CALPHAD与机器学习相结合、突破传统局限、高效设计复杂组分合金的前沿方法与实践,展示其加速材料创新的巨大潜力。

03
讲师介绍

陈老师,国内985高校博士,主要研究方向为热力学计算、增材制造、DFT、MD、相场、有限元等计算,相关研究发表在npj Computational Materials、Additive Manufacturing、Calphad、JMST等国际知名期刊,累计发表学术论文10余篇,并担任多个期刊审稿人,具有丰富的材料计算领域与增材制造合金实验部分的研究经验。

彭老师,在欧洲顶尖理工院校获得博士学位,先后在欧美顶尖材料研究院所从事博士后工作,现任国内材料科学领域重点高校教授,博士生导师,长期致力于材料热力学计算设计、高通量计算与机器学习辅助材料设计等研究,在材料学科国际权威期刊发表论文近100余篇,主持多项国家级重大科研项目。

04
如何上课


课程售价1699元。

可开具对应的发票和提供报销凭证。

在材料人APP内搜索“热力学计算”即可找到,或直接点击原文链接报名在网页观看。

图片

扫码下载APP

课前组建微信上课群,群内互动交流。


图片
图片

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/188814