Nature大地震！殺瘋了！電池研究迎來史上最大進(jìn)展，顛覆傳統(tǒng)認(rèn)知！

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2025 學(xué)術(shù)熱點(diǎn)

鋰離子電池作為現(xiàn)代能源存儲(chǔ)的核心技術(shù)，其性能優(yōu)化與安全性提升面臨多尺度、多物理場(chǎng)耦合的復(fù)雜挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法受限于高成本與長(zhǎng)周期，而基于物理模型的仿真手段難以全面捕捉電池內(nèi)部的非線性動(dòng)力學(xué)行為。機(jī)器學(xué)習(xí)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘與模式識(shí)別能力，為鋰離子電池研究提供了革命性的技術(shù)路徑：在材料層面，通過高通量計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合，可快速篩選電極材料并預(yù)測(cè)其電化學(xué)性能，顯著加速新型材料的發(fā)現(xiàn)；在電池層面，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的狀態(tài)估計(jì)方法（如SOC、SOH預(yù)測(cè)）突破了傳統(tǒng)模型的精度限制；在系統(tǒng)層面，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電池組的高效管理與故障預(yù)警，為電池全生命周期優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。隨著實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累與算法創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)正推動(dòng)鋰離子電池研究從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向智能設(shè)計(jì)范式轉(zhuǎn)變，為下一代高性能、高安全性電池的開發(fā)開辟新方向。

物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作為深度學(xué)習(xí)與科學(xué)計(jì)算交叉融合的前沿方向，正重新定義復(fù)雜系統(tǒng)建模與優(yōu)化的方法論體系。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法不同，PINN通過將物理定律（如偏微分方程、守恒律等）作為軟約束嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)物理規(guī)律的可解釋性表達(dá)與高效求解。這一突破性框架在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力：在流體力學(xué)中，PINN能夠高精度模擬湍流、邊界層等復(fù)雜流動(dòng)現(xiàn)象；在材料科學(xué)領(lǐng)域，它被用于預(yù)測(cè)晶體生長(zhǎng)、相變動(dòng)力學(xué)等微觀演化過程；在地球物理勘探中，PINN為地震波反演、地下資源探測(cè)提供了新的計(jì)算工具；而在生物醫(yī)學(xué)工程中，它正推動(dòng)著從細(xì)胞遷移到組織力學(xué)行為的精準(zhǔn)建模。隨著物理先驗(yàn)知識(shí)的深度融入與計(jì)算框架的持續(xù)優(yōu)化，PINN不僅為解決高維、非線性科學(xué)問題提供了通用平臺(tái)，更開啟了人工智能賦能基礎(chǔ)科學(xué)研究的新篇章。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池學(xué)習(xí)目標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池學(xué)習(xí)目標(biāo)：

1.使學(xué)員了解鋰離子電池的基本原理和特性，以及機(jī)器學(xué)習(xí)在電池技術(shù)中的應(yīng)用背景。通過學(xué)習(xí)Python編程語言，使學(xué)員能夠熟練使用基礎(chǔ)語法、函數(shù)、模塊、包和面向?qū)ο缶幊?，讓學(xué)員熟悉并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)庫。

2.使學(xué)員理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)，包括激活函數(shù)、損失函數(shù)、梯度下降與反向傳播，并能夠使用Pytorch構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，掌握深度學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)、優(yōu)化算法和超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，了解并能夠應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、Transformer架構(gòu)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器。

3.培養(yǎng)學(xué)員在鋰離子電池正極材料特性工程方面的實(shí)戰(zhàn)能力。通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，使學(xué)員能夠使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)鋰離子電池性能、穩(wěn)定性，并進(jìn)行電池性能分類。理解如何將機(jī)器學(xué)習(xí)與分子動(dòng)力學(xué)模擬、第一性原理計(jì)算以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合，以加速新材料的發(fā)現(xiàn)和電池性能的優(yōu)化。

4.電池管理系統(tǒng)（BMS）的智能化學(xué)習(xí)：使學(xué)員了解BMS的功能與組成，并能夠應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行電池充放電策略的優(yōu)化。培養(yǎng)學(xué)員使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行鋰離子電池的實(shí)時(shí)充電狀態(tài)（SOC）和健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)。

5.拓寬學(xué)員的國際視野，讓他們接觸和學(xué)習(xí)國際上的先進(jìn)研究成果。培養(yǎng)具備跨學(xué)科整合能力的學(xué)員，使他們能夠在鋰離子電池、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域之間架起橋梁，開展創(chuàng)新性研究。

深度學(xué)習(xí)PINN學(xué)習(xí)目標(biāo)

課程旨在逐步引導(dǎo)學(xué)員掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）的理論知識(shí)和實(shí)踐技能。從基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開始，課程內(nèi)容逐步深入到PINN在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，并教授學(xué)員如何使用DeepXDE工具包來簡(jiǎn)化PINN模型的開發(fā)和訓(xùn)練。學(xué)員將學(xué)習(xí)搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境，設(shè)計(jì)多層感知機(jī)等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用于解決實(shí)際問題。課程重點(diǎn)探討PINN如何結(jié)合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)，解決正問題和逆問題，以及在流體力學(xué)、固體力學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，學(xué)員還將學(xué)習(xí)PINN在處理耦合系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)中的應(yīng)用，如熱流耦合和電池系統(tǒng)預(yù)測(cè)。最后，課程將提升學(xué)員對(duì)PINN優(yōu)化技巧的理解，并介紹DeepXDE工具包的使用，以解決物理和化學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際問題。

講師介紹

深度學(xué)習(xí)鋰離子電池主講老師來自全國重點(diǎn)大學(xué)、國家“985工程”、“211工程”重點(diǎn)高校，長(zhǎng)期從事鋰離子電池研究，特別是在利用計(jì)算模擬方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決鋰離子電池領(lǐng)域的關(guān)鍵問題。在多個(gè)國際高水平期刊上發(fā)表 SCI檢索論文30余篇。他的授課方式深入淺出，能夠?qū)?fù)雜的理論知識(shí)和計(jì)算方法講解得清晰易懂！

深度學(xué)習(xí)PINN課程講師簡(jiǎn)介：本PINN(物理知識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))與深度學(xué)習(xí)課程由來自全國重點(diǎn)大學(xué)、國家“985工程”、“211工程”重點(diǎn)高校老師主講。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有深厚的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，特別是在運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決復(fù)雜科學(xué)問題方面。研究成果已經(jīng)多次在國際權(quán)威期刊上發(fā)表累計(jì)30余篇。老師不僅在學(xué)術(shù)研究上成就斐然，而且在教學(xué)工作中也表現(xiàn)出極高的熱情和才華。他的授課風(fēng)格通俗易懂，能夠?qū)⒊橄蟮睦碚撝R(shí)和復(fù)雜的計(jì)算方法講解得生動(dòng)有趣，使得學(xué)員們能夠輕松理解并掌握。

01

專題一：機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池

第一天上午

鋰離子電池與機(jī)器學(xué)習(xí)背景

Python基礎(chǔ)語法、函數(shù)、模塊和包、面向?qū)ο缶幊?/span>

機(jī)器學(xué)習(xí)庫介紹：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午

監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)

K-近鄰、支持向量機(jī)、決策樹、線性回歸、邏輯回歸

實(shí)戰(zhàn)一：使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)鋰離子電池性能：特征工程描述包括電池的充放電循環(huán)數(shù)據(jù)、溫度、電流、電壓、電池的制造參數(shù)、材料特性等，選擇不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，例如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)，最后進(jìn)行性能評(píng)估。

第二天上午

K-均值聚類、層次聚類、PCA、t-SNE

集成學(xué)習(xí)：隨機(jī)森林、Boosting

交叉驗(yàn)證、性能指標(biāo)、模型評(píng)估與選擇、網(wǎng)格搜索

實(shí)戰(zhàn)二：聚類分析在電池性能分類中的應(yīng)用：根據(jù)電池的容量、能量密度、內(nèi)阻、循環(huán)穩(wěn)定性等特征，選擇合適的聚類算法，并通過降維判斷聚類結(jié)果的有效性。

第二天下午

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、激活函數(shù)、損失函數(shù)、梯度下降與反向傳播

Pytorch構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)中的正則化技術(shù)：L1、L2、Dropout

優(yōu)化算法：SGD、Adam、RMSprop

超參數(shù)調(diào)優(yōu)：網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化

實(shí)戰(zhàn)三：基于深度學(xué)習(xí)的高熵材料的虛擬高通量篩選： 收集和整理用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，包括高熵材料的化學(xué)組成、晶體結(jié)構(gòu)、物理化學(xué)性質(zhì)等，使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并采用交叉驗(yàn)證等方法來評(píng)估模型的泛化能力。

第三天上午

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

注意力機(jī)制

Transformer架構(gòu)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

變分自編碼器

實(shí)戰(zhàn)四：基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池性能預(yù)測(cè)：構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選擇合適的架構(gòu)，如GCN、GAT等，來學(xué)習(xí)材料圖特征節(jié)點(diǎn)和邊的表示，用于預(yù)測(cè)鋰離子電池性能。

第三天下午

鋰離子正極材料的特征工程

實(shí)戰(zhàn)五：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的鋰金屬正極材料的穩(wěn)定性預(yù)測(cè)：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、集成學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用適當(dāng)?shù)脑u(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等，來衡量模型預(yù)測(cè)鋰金屬正極材料穩(wěn)定性的性能。

實(shí)戰(zhàn)六：實(shí)驗(yàn)引導(dǎo)的高通量機(jī)器學(xué)習(xí)分析：講解將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到實(shí)驗(yàn)流程中，優(yōu)化實(shí)驗(yàn)過程，實(shí)現(xiàn)從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化和智能化。

第四天上午

基于鋰離子電池的機(jī)器學(xué)習(xí)與多尺度模擬

機(jī)器學(xué)習(xí)、分子動(dòng)力學(xué)模擬與第一性原理計(jì)算

機(jī)器學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)結(jié)合

實(shí)戰(zhàn)七：機(jī)器學(xué)習(xí)加速尋找新的固體電解質(zhì)：構(gòu)建包含已知固體電解質(zhì)材料的數(shù)據(jù)庫，包括它們的化學(xué)組成、晶體結(jié)構(gòu)、離子導(dǎo)電性等屬性，利用訓(xùn)練好的模型對(duì)大量候選材料進(jìn)行虛擬篩選，預(yù)測(cè)它們的離子導(dǎo)電性，快速識(shí)別出有潛力的新固體電解質(zhì)。

第四天下午

機(jī)器學(xué)習(xí)在電池管理系統(tǒng)中的應(yīng)用介紹

電池管理系統(tǒng)（BMS）的功能與組成

電池充放電管理

電池安全與保護(hù)

電池健康狀態(tài)的指標(biāo)

電池老化分析

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電池充放電策略優(yōu)化

第五天上午

實(shí)戰(zhàn)八：電池管理系統(tǒng)：物理模型與機(jī)器學(xué)習(xí)集成：利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)電池的長(zhǎng)期性能和壽命，將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到BMS中，實(shí)現(xiàn)對(duì)電池狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制，定期評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，并根據(jù)新的數(shù)據(jù)和反饋進(jìn)行優(yōu)化。

實(shí)戰(zhàn)九：機(jī)器學(xué)習(xí)用于鋰離子電池的實(shí)時(shí)充電狀態(tài)（SOC）和健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)：收集電池在不同充放電條件下的運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電壓、電流、溫度、充放電時(shí)間等，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并通過交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)SOC和SOH的實(shí)時(shí)估計(jì)。

第五天下午

實(shí)戰(zhàn)十：基于GRU、LSTM、Transformer鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)：重點(diǎn)講解如何設(shè)計(jì)GRU、LSTM或Transformer模型的架構(gòu)，包括層數(shù)、隱藏單元的數(shù)量、輸入和輸出維度等，比較GRU、LSTM和Transformer模型的性能。

實(shí)戰(zhàn)十一：從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)出發(fā)重構(gòu)Mn-DRX設(shè)計(jì)思路：講解通過深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)無序巖鹽（DRX）材料結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系，構(gòu)造給定條件下的電壓和容量之間的關(guān)系映射，講解DRXNet模型將正極材料化學(xué)組分、電化學(xué)測(cè)試電流密度、工作電壓窗口以及循環(huán)次數(shù)作為輸入，來預(yù)測(cè)若干條放電曲線。

部分案例圖片：

02

專題二：深度學(xué)習(xí)PINN

第一天

課程目標(biāo)：深入理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、架構(gòu)和在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。掌握搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的技能，包括使用Conda創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境和安裝PyTorch等必要工具。學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī)（MLP）等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。通過實(shí)際案例，培養(yǎng)將理論知識(shí)應(yīng)用于解決復(fù)雜問題的能力。

Python與深度學(xué)習(xí)(上午)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用(圖像識(shí)別、自然語言處理、金融科技、推薦系統(tǒng)、環(huán)境科學(xué)等)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊，包括神經(jīng)元、層、激活函數(shù)等核心組成部分。指導(dǎo)學(xué)員搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，包括使用Conda創(chuàng)建Python虛擬環(huán)境、PyTorch等必要的工具和庫的安裝。講述利用Numpy從文件讀取存儲(chǔ)，到數(shù)據(jù)類型、矩陣變換和tensor的常用計(jì)算。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建(下午)

案例一：多層感機(jī)預(yù)測(cè)材料屬性

在材料科學(xué)領(lǐng)域，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)材料的屬性對(duì)于新材料的設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)具有重要意義。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法依賴于復(fù)雜的理論模型或耗時(shí)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，我們可以使用多層感知機(jī)（MLP）來快速、準(zhǔn)確地從材料的化學(xué)式中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)其屬性。

第二天

課程目標(biāo)：深入理解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）如何融合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)如何利用PINN解決正問題和逆問題。通過實(shí)際案例，培養(yǎng)使用PINN進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)的技能。通過摩擦系數(shù)識(shí)別反演案例，掌握如何使用PINN從噪聲數(shù)據(jù)中反求物理參數(shù)。學(xué)習(xí)如何使用PINN來解決導(dǎo)熱擴(kuò)散問題，包括如何將物理定律（如擴(kuò)散方程）嵌入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

PINN——方法原理(上午)

案例二：摩擦系數(shù)識(shí)別反演

物理信息學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的工具，它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)和物理定律，使其不僅可以解決給定輸入預(yù)測(cè)輸出的問題，而且可以處理利用給定輸出確定模型參數(shù)。本案例利用存在噪聲的觀測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別阻尼振動(dòng)方程中的摩擦系數(shù)μ。

PINN——傳熱擴(kuò)散(下午)

案例三：線性熱傳導(dǎo)問題

熱傳導(dǎo)是熱力學(xué)和傳熱學(xué)中的一個(gè)核心概念，它涉及研究在穩(wěn)態(tài)條件下熱量如何在物體內(nèi)部傳遞。在許多工程和物理問題中，理解和預(yù)測(cè)熱傳導(dǎo)過程對(duì)于確保材料的性能、優(yōu)化熱管理系統(tǒng)以及保障結(jié)構(gòu)的完整性至關(guān)重要。對(duì)于具有恒定熱導(dǎo)率的均質(zhì)物體，熱傳導(dǎo)過程可以通過一維穩(wěn)態(tài)傳導(dǎo)方程來描述。

案例四：污染物向地下遷移擴(kuò)散

地下水污染是一個(gè)全球性的環(huán)境問題，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)污染物的擴(kuò)散和遷移過程對(duì)于制定有效的環(huán)境修復(fù)策略至關(guān)重要。物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬污染物向地下遷移擴(kuò)散的問題上具有顯著的應(yīng)用潛力。污染物在地下水中的遷移通?？梢酝ㄟ^擴(kuò)散方程來描述。

第三天

課程目標(biāo)：深化對(duì)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在流體力學(xué)和固體力學(xué)中應(yīng)用的理解，并提高將這一先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際工程問題的能力。通過分析和實(shí)踐Burgers方程、流體遇阻行為、振動(dòng)梁響應(yīng)以及能量損失方法等案例，掌握如何將這些模型應(yīng)用于流體力學(xué)中的粘性流體動(dòng)力學(xué)問題和流體遇阻行為的研究，以及固體力學(xué)中的振動(dòng)梁動(dòng)力學(xué)問題和基于能量損失的載荷響應(yīng)分析。

PINN——流體力學(xué)(上午)

案例五：粘性流體動(dòng)力學(xué)

Burgers方程是流體力學(xué)中的一個(gè)基本方程，它通過結(jié)合對(duì)流和擴(kuò)散效應(yīng)來描述一維流體在考慮流體粘性的情況下運(yùn)動(dòng)。案例描述了封閉流體環(huán)境中給予一個(gè)初始正弦波形式的位移擾動(dòng)而激發(fā)的流體運(yùn)動(dòng)。

案例六：流體遇阻行為研究

流體繞過障礙物時(shí)的行為在工程和環(huán)境科學(xué)中非常重要，例如在設(shè)計(jì)建筑物、橋梁和飛機(jī)時(shí)預(yù)測(cè)和控制空氣流動(dòng)，以及在水處理和海洋工程中研究水流模式。通過結(jié)合物理定律和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，PINNs能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，為工程應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)。

PINN——固體力學(xué)(下午)

案例七：振動(dòng)梁動(dòng)力學(xué)與結(jié)構(gòu)特性參數(shù)反演

在固體力學(xué)領(lǐng)域，研究?jī)啥斯潭涸诔跏紩r(shí)刻受到正弦波形縱向振動(dòng)激勵(lì)的響應(yīng)，是一個(gè)經(jīng)典的動(dòng)力學(xué)問題。該問題還涉及到波動(dòng)方程的求解，對(duì)理解固體材料的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性和優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)均具有重要的意義。

案例八：基于能量損失的載荷響應(yīng)

在工程領(lǐng)域，結(jié)構(gòu)的響應(yīng)分析對(duì)于預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)在實(shí)際載荷下的變形和應(yīng)力分布至關(guān)重要。傳統(tǒng)的PINN通?；诳刂品匠虂眍A(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)響應(yīng)，在處理復(fù)雜載荷問題需要長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練。通過能量衡算而不是直接求解控制方程的方法，可以更有效地處理非線性問題。

第四天

課程目標(biāo)：熟練掌握PINN在處理耦合系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)，如不規(guī)則幾何體內(nèi)的熱流耦合和電池系統(tǒng)中的應(yīng)用。通過深入學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠?qū)INN技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際工程和科學(xué)問題，特別是在流體力學(xué)和熱傳遞的耦合系統(tǒng)，以及電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。理解流體流動(dòng)與熱傳遞之間的相互作用，以及這些相互作用如何影響系統(tǒng)性能。掌握如何使用PINN進(jìn)行電池健康狀態(tài)的預(yù)測(cè)，以及如何將電池理論融入PINN模型中。

PINN——耦合系統(tǒng)(上午)

案例九：頂蓋驅(qū)動(dòng)空腔

頂蓋驅(qū)動(dòng)空腔問題是計(jì)算流體力學(xué)中的一個(gè)經(jīng)典問題，用于模擬一個(gè)被剛性頂蓋以恒定速度驅(qū)動(dòng)的方形或矩形空腔中的流體流動(dòng)。這種配置常用于測(cè)試和驗(yàn)證數(shù)值方法的準(zhǔn)確性，因?yàn)樗a(chǎn)生了豐富的流體動(dòng)力學(xué)行為，包括渦流、速度分布和壓力場(chǎng)。

案例十：鰭片熱流耦合

鰭片熱流耦合在工業(yè)應(yīng)用中非常常見，如在散熱器、熱交換器和電子冷卻設(shè)備中。在這些系統(tǒng)中，流體的流動(dòng)與鰭片的熱傳遞之間存在復(fù)雜的相互作用。流體動(dòng)力學(xué)影響熱傳遞效率，而熱傳遞過程也會(huì)影響流體的流動(dòng)特性。因此，理解和預(yù)測(cè)這種耦合系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為對(duì)于優(yōu)化設(shè)計(jì)至關(guān)重要。

PINN——鋰電系統(tǒng)(下午)

案例十一：鋰電健康狀態(tài)預(yù)測(cè)

鋰離子電池健康狀態(tài)是指電池當(dāng)前容量與其初始容量的比值，是衡量電池性能和壽命的關(guān)鍵指標(biāo)。鋰離子電池健康狀態(tài)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于電池管理系統(tǒng)、電動(dòng)汽車和可再生能源存儲(chǔ)等領(lǐng)域至關(guān)重要。物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地整合電化學(xué)理論和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而對(duì)電池的健康狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

第五天

課程目標(biāo)：提升對(duì)PINN的優(yōu)化技巧，并讓學(xué)會(huì)使用DeepXDE工具包來解決實(shí)際問題。掌握并應(yīng)用加權(quán)PINN和小批次訓(xùn)練法等優(yōu)化技巧，以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和收斂性。學(xué)習(xí)并實(shí)踐使用DeepXDE工具包，以簡(jiǎn)化PINN模型的開發(fā)和訓(xùn)練過程。通過半導(dǎo)體器件和化學(xué)反應(yīng)案例，了解如何將DeepXDE應(yīng)用于實(shí)際的物理和化學(xué)問題。

PINN——優(yōu)化技巧(上午)

案例十二：加權(quán)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通過在損失函數(shù)中添加權(quán)重，加權(quán)PINN能夠更準(zhǔn)確地捕捉模型的初始條件，從而在整個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。這種方法對(duì)于理解和預(yù)測(cè)材料的界面動(dòng)力學(xué)以及相關(guān)的工程問題具有重要意義。

案例十三：小批次訓(xùn)練法

小批次訓(xùn)練法是一種在深度學(xué)習(xí)中用于提高性能的技術(shù)。與全批量梯度下降相比，小批量處理有助于更好地避免不太理想的局部最小值。研究發(fā)現(xiàn)，小批量方法可以促進(jìn)用于近似相場(chǎng)方程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂。

PINN——工具介紹(DeepXDE) (下午)

案例十四：半導(dǎo)體器件中的電勢(shì)分布

在半導(dǎo)體物理中，了解電勢(shì)如何在器件中變化對(duì)于設(shè)計(jì)和優(yōu)化器件性能至關(guān)重要。泊松方程描述了電場(chǎng)（電勢(shì)的負(fù)梯度）與自由電荷密度之間的關(guān)系，在電勢(shì)變化是由電荷分布引起的物理情境下適用。本案例我們關(guān)注一個(gè)一維半導(dǎo)體納米線，由于摻雜的影響，在內(nèi)部產(chǎn)生了電勢(shì)變化。

案例十五：擴(kuò)散化學(xué)反應(yīng)的參數(shù)辨識(shí)

在化學(xué)工業(yè)中，反應(yīng)器是進(jìn)行化學(xué)反應(yīng)的核心設(shè)備。理解和控制反應(yīng)器內(nèi)的反應(yīng)動(dòng)力學(xué)對(duì)于提高反應(yīng)效率、優(yōu)化產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量至關(guān)重要。本案例考慮一個(gè)理想反應(yīng)器，其中兩種化學(xué)物質(zhì)A和B發(fā)生反應(yīng)，其反應(yīng)過程可以用一個(gè)擴(kuò)散-反應(yīng)系統(tǒng)描述。

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2025

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課程會(huì)議完畢后老師長(zhǎng)期解疑，課程群不解散，往期會(huì)議學(xué)員對(duì)于會(huì)議質(zhì)量和授課方式一致評(píng)價(jià)極高！

課程特色及授課方式

線上授課時(shí)間和地點(diǎn)自由，建立專業(yè)課程群進(jìn)行實(shí)時(shí)答疑解惑，理論＋實(shí)操授課方式結(jié)合大量實(shí)戰(zhàn)案例與項(xiàng)目演練，聚焦人工智能技術(shù)在物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與鋰離子電池領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，課前發(fā)送全部學(xué)習(xí)資料，課程提供全程答疑解惑；

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增值服務(wù)

1、凡參加人員將獲得本次課程學(xué)習(xí)資料及所有案例模型文件；

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課程時(shí)間

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池：

2025.03.24----2025.03.25（晚上19.00-22.00）

2025.03.29----2025.03.30（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）2025.04.05----2025.04.06（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

騰訊會(huì)議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放）

深度學(xué)習(xí)PINN：

2025.04.05----2025.04.06（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

2025.04.07----2025.04.08（晚上19.00-22.00）

2025.04.12----2025.04.13（上午9.00-11.30下午13.30-17.00）

騰訊會(huì)議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放）

課程費(fèi)用

課程費(fèi)用：

機(jī)器學(xué)習(xí)鋰離子電池、深度學(xué)習(xí)PINN

每人每班￥4680元（包含會(huì)議費(fèi)、資料費(fèi)、提供課后全程回放資料）

早鳥價(jià)優(yōu)惠：提前報(bào)名繳費(fèi)學(xué)員可得300元優(yōu)惠（僅限前10名）

套餐價(jià)：同時(shí)報(bào)名兩門課程￥9080元

報(bào)名費(fèi)用可開具正規(guī)報(bào)銷發(fā)票及提供相關(guān)繳費(fèi)證明、邀請(qǐng)函，可提前開具報(bào)銷發(fā)票、文件用于報(bào)銷

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