Laminate Theory to Physics-ML Design Atlas

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博士论文答辩PPT,共70页,主题为:线弹性层合理论基准 → 实验标定与验证 → 三参量广义层合理论 → 弹塑性渐进损伤有限元 → 物理增强机器学习与设计图谱。内容详见用户提供的详细70页架构,适用于博士学位论文答辩,重点展示学术深度、逻辑严密性与创新性。

PhD defense PPT on composites: linear elastic benchmarks → experimental calibration → 3-parameter theory & elastoplastic FE → physics-constrained ML for performance prediction & design spectra. Highli

December 20, 20256 slides
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Slide 1 - 博士学位论文答辩

本幻灯片是博士学位论文答辩的标题页。 标题为“博士学位论文答辩”,副标题概述研究流程:线弹性层合理论基准→实验标定与验证→三参量广义层合理论→弹塑性渐进损伤有限元→物理增强机器学习与设计图谱,并附姓名、导师及日期。

博士学位论文答辩

线弹性层合理论基准 → 实验标定与验证 → 三参量广义层合理论 → 弹塑性渐进损伤有限元 → 物理增强机器学习与设计图谱 [您的姓名] [导师] [日期]

Source: 博士论文答辩PPT

Slide 1 - 博士学位论文答辩
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Slide 2 - 答辩议程

本幻灯片为答辩议程,共列出五个主要议题。 议题依次包括:线弹性层合理论基准、实验标定与验证、三参量广义层合理论、弹塑性渐进损伤有限元,以及物理增强机器学习与设计图谱、结论与创新。

答辩议程

  1. 1. 线弹性层合理论基准
  2. 2. 实验标定与验证
  3. 3. 三参量广义层合理论
  4. 4. 弹塑性渐进损伤有限元
  5. 5. 物理增强机器学习与设计图谱、结论与创新

Source: 博士论文答辩PPT

Speaker Notes
展示答辩结构:5大研究模块+结论,逻辑严密,突出创新。order_index:1
Slide 2 - 答辩议程
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Slide 3 - 1. 线弹性层合理论基准

本节标题为“线弹性层合理论基准”(节号1)。 它建立经典基准,作为广义理论与损伤分析基础,并展示数学模型、边界条件与数值实现。

1

线弹性层合理论基准

建立经典基准,作为广义理论与损伤分析基础,展示数学模型、边界条件与数值实现

Slide 3 - 1. 线弹性层合理论基准
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Slide 4 - 2. 实验标定与验证

本幻灯片聚焦实验标定与验证,涵盖实验设计、标定方法、关键数据采集及误差分析。 同时对比理论预测与实验结果,验证基准理论准确性,并为创新模型奠定基础。

2. 实验标定与验证

  • 实验设计与标定方法
  • 关键数据采集及误差分析
  • 理论预测 vs. 实验结果
  • 基准理论准确性验证
  • 创新模型基础奠定
Slide 4 - 2. 实验标定与验证
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Slide 5 - 3-4. 三参量广义层合理论与弹塑性渐进损伤有限元

本幻灯片概述三参量广义层合理论与弹塑性渐进损伤有限元的工作流程,分为四个阶段:三参量广义理论、弹塑性本构、渐进损伤准则及FE实现。 每个阶段突出核心内容与多尺度创新,从微观纤维/基体到宏观的全尺度模拟与实验验证。

3-4. 三参量广义层合理论与弹塑性渐进损伤有限元

{ "headers": [ "阶段", "核心内容", "多尺度创新" ], "rows": [ [ "三参量广义理论", "三参数描述层合各向异性与损伤演化", "微观纤维/基体 → 中观层合:理论基准推广" ], [ "弹塑性本构", "J2塑性理论与硬化规律", "中观:引入非线性变形机制" ], [ "渐进损伤准则", "Hashin-like失效判据与连续损伤变量", "中观 → 宏观:渐进失效模拟" ], [ "FE实现流程", "ABAQUS UMAT/VUMAT用户子程序", "全尺度:高效数值求解与实验验证" ] ] }

Source: 博士论文答辩PPT:三参量广义理论 → 弹塑性本构 → 渐进损伤准则 → FE实现流程

Speaker Notes
展示从微观到宏观的多尺度建模创新,强调理论推广、非线性本构、损伤演化与数值实现的逻辑严密性与学术深度。
Slide 5 - 3-4. 三参量广义层合理论与弹塑性渐进损伤有限元
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Slide 6 - 5. 物理增强机器学习与设计图谱 | 结论

通过物理约束增强机器学习训练,构建性能预测图谱,并创新融合理论、实验、有限元与机器学习。 总结学术贡献与未来展望,感谢聆听,欢迎提问讨论。

5. 物理增强机器学习与设计图谱 | 结论

• 物理约束ML训练 → 性能预测图谱

  • 创新:理论-实验-FE-ML融合
  • 学术贡献与未来展望

感谢聆听!欢迎提问讨论。

Source: 博士论文答辩PPT

Speaker Notes
总结:物理约束ML模型训练 → 性能预测图谱生成。创新点:理论-实验-FE-ML融合;学术贡献与未来展望。Closing message: 感谢聆听!Call-to-action: 欢迎提问与讨论。
Slide 6 - 5. 物理增强机器学习与设计图谱 | 结论

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