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当前全球制造业正经历以数字化、智能化为核心的第四次工业革命增材制造Additive ManufacturingAM作为智能制造的重要组成部分已从快速原型制造逐步演进为可直接用于航空航天、医疗器械、汽车工业等高端领域的精密制造技术。然而增材制造过程中的工艺稳定性控制、缺陷实时监测、产品质量预测等问题仍然是制约其大规模工业化应用的关键瓶颈。人工智能AI技术的快速发展为解决上述问题提供了全新的思路与方法。通过机器学习、深度学习、融合AI大模型工具辅助科研、物理信息神经网络等AI技术可以实现对增材制造过程的实时监控、缺陷智能检测、工艺参数优化以及全流程质量控制从而显著提升增材制造的质量稳定性和生产效率推动增材制造技术向智能化、绿色化、高效化方向发展。本课程正是基于这一行业背景而设计旨在帮助学员系统掌握AI在增材制造领域的核心技术与应用方法培养跨学科的复合型人才满足智能制造产业对高端技术人才的迫切需求。第一天机器学习与深度学习算法基础课程从机器学习与深度学习的基础理论入手系统讲解支持向量机SVM、随机森林、XGBoost、高斯过程回归GPR、K近邻KNN及多层感知器MLP等传统机器学习算法以及卷积神经网络CNN、ResNet残差网络、Transformer、生成对抗网络GAN、U-Net等深度学习核心架构。同时介绍自监督学习、对比学习BYOL、SimCLR、Triplet Loss、融合AI大模型工具辅助科研、迁移学习与领域自适应等前沿方法为后续的增材制造应用奠定坚实的算法基础。第二天增材制造过程监控与特征工程聚焦激光粉末床熔融LPBF过程的声发射监控技术系统讲解声发射传感器的选型策略、经验模态分解EMD特征提取、1D CNN时序分类模型设计。深入探讨领域自适应方法解决跨设备、跨材料的数据迁移问题以及半监督学习技术应对标注数据稀缺的挑战。通过SLM密度预测实战案例对比多种机器学习算法的性能表现。介绍LPBF综合监控系统M350_ArenaView的架构设计与工业级应用以及线弧增材制造WAAM熔覆效率预测的工艺优化方法。第三天熔池图像缺陷检测与深度学习应用深入讲解视听特征融合网络实现熔池视觉图像与声发射信号的多模态融合检测。系统对比神经网络、高斯过程回归、SVM、XGBoost等算法在熔池特征预测任务上的性能。研究ResNet-50与ConvNeXt-T在激光吸收率预测任务中的应用。详细讲解YOLOv8实时缺陷检测系统的训练与部署以及基于深度学习的仪器化压痕实验数据解析。介绍3D打印Python工具库pyslm的几何处理、扫描路径规划功能以及视觉Transformer在缺陷检测中的应用。第四天材料优化设计与热场仿真自动化涵盖AI辅助金属材料设计的完整流程包括热力学计算Thermo-Calc、机器学习代理模型、多目标优化NSGA-II。讲解热力学组合空间映射工具AMMap的相图可视化与组合优化。对比有限元方法FEM、传统机器学习与物理信息神经网络PINN在热场预测任务上的性能差异。深入讲解PINN求解瞬态热传导方程的方法以及ThermaNO热核子算子的神经算子技术。介绍后处理机器人自动化系统ROS2UR5e、晶格结构分析框架SOFTX、CladNet复合特性预测框架。Abaqus与COMSOL仿真软件的增材制造建模实战包括移动热源、熔池模拟、残余应力分析等核心内容。第五天迁移学习、融合AI大模型工具辅助科研与端到端智能制造系统系统讲解跨材料迁移学习VGG16/ResNet18实战、jax-am过程-结构-性能耦合框架、X射线CT深度重建pyMBIR。深入探讨流形学习、自编码器、GAN在DED质量异常检测中的应用。对比学习Triplet Loss实战、自监督贝叶斯表示学习、同轴DED自监督学习、可变时间尺度分析。介绍LPBF基准测试RAISE-LPBF、事件序列生成AMPES、Transformer模拟工具AM_sim_transformer、干涉测量控制等前沿技术。最终通过综合项目构建端到端智能制造系统融合AI大模型工具辅助科研整合声发射分析、缺陷检测、热场预测、后处理优化与质量追溯。需要的伙伴可以私信我发给你们哦