AI驱动的主动脉血流CFD仿真自动建模方案
DeepMat智能编程助手R2025b V1.2重磅升级！新增火山引擎智能体支持及AI调试能力！Kiro联合COMSOL与MATLAB的全流程开发实操指南【Nature】利用插值神经网络统一机器学习与插值理论基于物理信息神经网络的水下弹性目标声散射求解策略数据驱动计算力学中偏微分方程约束优化的变分多尺度方法物理信息神经网络（PINN）在计算固体力学中的应用：数值框架与实例PhysicsNeMo：NVIDIA基于机器学习的多物理场求解器部署完整教程自适应有限元结合物理信息神经网络的PDE误差分析NeuroS
神经网络本构模型在Abaqus中的实践应用
将人工智能（AI）与机器学习（ML）融合到计算力学领域，标志着重要的技术突破，尤其在Abaqus这类高精度有限元分析（FEA）软件平台上表现尤为突出。这一创新应用的核心在于把AI驱动的本构模型和材料模型（NNCM）直接嵌入到Abaqus求解器核心，并借助用户材料子程序实现：UMAT适用于隐式分析（Abaqus/Standard），VUMAT适用于显式分析（Abaqus/Explicit）。此技术方案代表了Abaqus开发的重要里程碑，使得研究人员和工程师能够在有限元模拟中实现智能化的、数据驱动的材料行为描