机器学习在水泥基复合材料的应用与实践

我最近看到有几个不错的研究方向，大家可以参开一下：

专题一：【机器学习在水泥基复合材料的应用与实践】
复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化/评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PyTorch构建PINNs、构建GAN生成水泥基复合材料数据、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A

专题二：【基于AI-有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测前沿技术】
实践1：软件环境配置与二次开发方法实践、python/abaqus脚本交互、自动化建模、二次开发框架搭建、Hashin/Tsai-Wu失效分析有限元实战、TexGen软件安装及GUI界面操作、三维编织网格划分
实践2：大批量仿真分析与数据处理方法、复合材料分析模型建立、PyCharm嵌入ABAQUS计算内核、PowerShell调用Python FEA脚本解决动态内存爆炸问题、RSE、RVE模型、输出训练数据集、ABAQUS实现Direct FE2方法仿真分析（复合材料））
实践3：代码实现与训练（PyTorch/TensorFlow模型搭建、构建多层感知机（DNN）的训练预测网络、二维结构的特征处理及预测网络（CNN—ResNet/DenseNet） 多模态学习预测、PINN）学习预测模型、三维卷积神经网络）
实践4：基于预训练模型的迁移学习
实践5：端到端复合材料性能预测系统开发

专题三：【基于fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用】
有限差分对流扩散、有限元非线性热传导、N-S方程求解、顶盖驱动方腔流计算、稳态/非稳态流体计算、fluent两相流求解、仿真后处理（tecplot）、圆柱绕流、小球入水、tecplot科研绘图、PCA、SVD、python语言cfd数据压缩、激活/损失函数、pytorch搭建、梯度下降法、GANs、Neural ODE、物理信息/哈密顿神经网络、动模态分解、CNN流场信息预测、Diffusion model定义与算例、神经网络流体超分辨、JAX-PINN、二维机翼流场模拟预测