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AI辅助CAE设计空间探索

共计 30 章节

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课程导入与设计空间探索全景

目标=理解CAE设计空间探索的定义 · 价值与典型工程场景 · 建立AI辅助的整体流程框架

课程导入设计空间探索全景

CAE设计空间探索的数学表达

目标=掌握设计变量 · 目标函数 · 约束条件的建模方式

CAE设计空间探索的数…

CAE仿真流程与数据生成

目标=熟悉典型CAE仿真流程 · 掌握批量仿真任务组织 · 输入输出数据管理

CAE仿真流程

实验设计方法（DOE）与采样策略

目标=学习全因子 · 正交 · 拉丁超立方

DOE实验设计方法

设计空间可视化与初步分析

目标=掌握平行坐标图 · 散点矩阵 · 相关性热图

设计空间可视化初步分析

代理模型与AI回归基础

目标=理解代理模型在CAE设计空间探… · 学习多项式响应面 · 径向基函数

神经网络代理模型构建

目标=掌握用于CAE响应预测的神经网… · 数据预处理 · 训练策略与过拟合控制

神经网络代理模型…CAE

高斯过程与贝叶斯优化入门

目标=学习高斯过程回归的均值 · 协方差与不确定性量化 · 理解贝叶斯优化在昂贵CAE仿真中的探…

高斯过程贝叶斯优化入门

代理模型精度评估与验证

目标=掌握交叉验证 · 留一法 · 误差指标（R²

代理模型精度评估验证

全局敏感性分析与变量筛选

目标=学习Sobol指数 · Morris筛选 · 方差分析等方法

全局敏感性分析变量筛选

降维与特征提取

目标=掌握PCA · 自编码器 · t-SNE

降维特征提取

多目标设计空间探索

目标=理解Pareto前沿 · 支配关系与多目标优化问题 · 学习NSGA-II

多目标设计空间探…Pareto

约束处理与可行域探索

目标=学习CAE设计中的几何 · 工艺 · 性能约束表达

约束处理可行域探索

主动学习与自适应采样

目标=掌握基于不确定性 · 期望改进 · 置信边界等准则的自适应采样方法

主动学习自适应采样

基于代理模型的优化实战

目标=以典型结构件或换热器为例 · 完成从参数化建模 · 采样

基于代理模型的优…目标=以典型结构…

AI辅助拓扑与形状优化

目标=学习如何用神经网络 · 生成模型与代理模型加速拓扑优化和形状… · 探索设计空间中的创新构型

生成模型在设计空间探索中的应用

目标=了解VAE · GAN · 扩散模型等生成方法用于设计候选生成

生成模型设计空间探索

强化学习与序贯设计决策

目标=理解强化学习在序贯实验设计 · 自适应仿真调度与设计空间搜索中的建模… · 掌握基本策略与奖励设计

强化学习序贯设计决策

多保真度建模与迁移学习

目标=学习利用粗网格 · 简化模型 · 低精度仿真与高精度CAE之间的知识迁…

多保真度建模迁移学习

不确定性量化与鲁棒设计

目标=掌握输入不确定性传播 · 蒙特卡洛 · 多项式混沌展开等方法

不确定性量化鲁棒设计

CAE与AI工具链集成

目标=学习Python · CAE脚本接口 · 优化平台与机器学习框架的协同工作方式

数据管理与可复现性

目标=掌握仿真数据版本管理 · 元数据记录 · 实验追踪与结果复现方法

数据管理可复现性

计算资源与并行加速策略

目标=学习并行采样 · 分布式训练 · GPU加速与作业调度

计算资源并行加速策略

目标=结构轻量化设计空间探索 · 完成参数化建模 · 代理模型构建

案例一目标=结构轻量化…

目标=流体/热设计空间探索：以散热器 · 管道或翼型为例 · 开展流场与热性能仿真

案例二目标=流体

目标=多学科耦合设计空间探索 · 学习多学科变量映射 · 耦合响应代理建模与协同优化探索策略

案例三目标=多学科耦合…

结果解释与工程决策

目标=学习如何将代理模型 · 敏感性分析 · Pareto前沿转化为工程可读的设计…

结果解释工程决策

AI辅助CAE探索的常见陷阱

目标=分析数据泄漏 · 采样偏差 · 代理模型外推

前沿方向与论文研读

目标=了解物理信息神经网络 · 神经算子 · 基础模型

前沿方向论文研读

综合项目与成果展示

目标=围绕真实CAE设计对象 · 独立完成从问题定义 · 数据生成

综合项目成果展示