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仿真数据驱动性能预测

共计 30 章节
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01
课程导入与全景认知
目标=仿真数据驱动性能预测的定义 · 价值 · 典型工业场景
课程导入全景认知
02
性能预测问题建模
目标=将工程性能指标转化为回归 · 分类或时序预测任务 · 明确输入输出
性能预测问题建模目标=将工程性能…
03
仿真数据来源与实验设计
目标=参数化建模 · DOE实验设计 · 拉丁超立方采样
仿真数据来源实验设计
04
仿真数据预处理
目标=缺失值处理 · 异常值检测 · 量纲统一
仿真数据预处理目标=缺失值处理
05
特征工程与降维
目标=物理量派生特征 · 时频域特征 · PCA
特征工程降维
06
代理模型入门
目标=响应面法 · 克里金模型 · 径向基函数与多项式回归在性能预测中的…
代理模型入门目标=响应面法
07
机器学习回归模型
目标=线性回归 · 支持向量回归 · 决策树
机器学习回归模型目标=线性回归
08
神经网络代理模型
目标=MLP · CNN · RNN
神经网络代理模型MLP
09
高斯过程与贝叶斯优化
目标=不确定性量化 · 核函数选择 · 超参数优化与主动学习采样策略
高斯过程贝叶斯优化
10
物理信息神经网络
目标=将守恒方程 · 边界条件与仿真先验嵌入损失函数 · 提升小样本外推能力
物理信息神经网络目标=将守恒方程
11
仿真数据增强与迁移学习
目标=参数扰动 · 生成对抗网络 · 变分自编码器与跨工况迁移预测
仿真数据增强迁移学习
12
时序仿真数据预测
目标=滑动窗口 · 多步预测 · 状态空间模型与注意力机制在动态性能预…
时序仿真数据预测目标=滑动窗口
13
空间场数据预测
目标=降阶模型 · 本征正交分解 · 卷积自编码器与图神经网络在流场
空间场数据预测目标=降阶模型
14
多保真度仿真数据融合
目标=高保真与低保真仿真数据协同建模 · Co-Kriging与多保真神经网络
多保真度仿真数据…目标=高保真
15
不确定性量化与置信评估
目标=预测区间 · 蒙特卡洛 dropout · 集成学习与贝叶斯神经网络
不确定性量化置信评估
16
模型评估与验证
目标=交叉验证 · 留一法 · 外推测试
模型评估验证
17
超参数调优与自动化机器学习
目标=网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
超参数调优自动化机器学习
18
仿真数据驱动性能预测的过拟合与欠拟合
目标=正则化 · 早停 · 数据增强
仿真数据驱动性能…欠拟合
19
可解释性与物理一致性
目标=SHAP · LIME · 部分依赖图
可解释性物理一致性
20
案例实战一
目标=结构力学性能预测——从有限元仿…
案例实战一目标=结构力学性…
21
案例实战二
目标=流体力学性能预测——翼型气动系… · 流场重构与降阶模型应用
案例实战二目标=流体力学性…
22
案例实战三
目标=热管理性能预测——电子器件温度…
案例实战三目标=热管理性能…
23
案例实战四
目标=电池性能预测——电化学仿真数据… · 内阻与寿命预测
案例实战四目标=电池性能预…
24
案例实战五
目标=制造过程性能预测——注塑 · 铸造或增材制造仿真数据驱动的质量预测
案例实战五目标=制造过程性…
25
案例实战六
目标=多物理场耦合性能预测——耦合仿… · 特征对齐与联合建模
案例实战六目标=多物理场耦…
26
仿真数据驱动优化设计
目标=代理模型辅助遗传算法 · 粒子群优化与多目标优化在性能设计中的…
仿真数据驱动优化…目标=代理模型辅…
27
在线学习与实时预测
目标=仿真数据流 · 增量学习 · 边缘部署与数字孪生中的实时性能预测
线学习实时预测
28
模型部署与工程化
目标=模型压缩 · ONNX转换 · API服务
模型部署工程化
29
数据与模型管理
目标=仿真数据版本控制 · 实验追踪 · 模型注册
数据模型管理
30
综合项目与前沿展望
目标=端到端仿真数据驱动性能预测项目… · 论文复现 · 挑战与未来方向
综合项目前沿展望