New Year

2025 學術熱點

鋰離子電池作為現代能源存儲的核心技術，其性能優化與安全性提升面臨多尺度、多物理場耦合的復雜挑戰。傳統實驗方法受限于高成本與長周期，而基于物理模型的仿真手段難以全面捕捉電池內部的非線性動力學行為。機器學習憑借其強大的數據挖掘與模式識別能力，為鋰離子電池研究提供了革命性的技術路徑：在材料層面，通過高通量計算與機器學習結合，可快速篩選電極材料并預測其電化學性能，顯著加速新型材料的發現；在電池層面，基于數據驅動的狀態估計方法（如SOC、SOH預測）突破了傳統模型的精度限制；在系統層面，機器學習算法能夠實現對電池組的高效管理與故障預警，為電池全生命周期優化提供科學依據。隨著實驗數據積累與算法創新，機器學習正推動鋰離子電池研究從經驗驅動向智能設計范式轉變，為下一代高性能、高安全性電池的開發開辟新方向。

物理信息神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作為深度學習與科學計算交叉融合的前沿方向，正重新定義復雜系統建模與優化的方法論體系。與傳統數據驅動方法不同，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網絡，實現了對物理規律的可解釋性表達與高效求解。這一突破性框架在多個領域展現出強大的應用潛力：在流體力學中，PINN能夠高精度模擬湍流、邊界層等復雜流動現象；在材料科學領域，它被用于預測晶體生長、相變動力學等微觀演化過程；在地球物理勘探中，PINN為地震波反演、地下資源探測提供了新的計算工具；而在生物醫學工程中，它正推動著從細胞遷移到組織力學行為的精準建模。隨著物理先驗知識的深度融入與計算框架的持續優化，PINN不僅為解決高維、非線性科學問題提供了通用平臺，更開啟了人工智能賦能基礎科學研究的新篇章。

學習目標

機器學習鋰離子電池學習目標

機器學習鋰離子電池學習目標：

1.使學員了解鋰離子電池的基本原理和特性，以及機器學習在電池技術中的應用背景。通過學習Python編程語言，使學員能夠熟練使用基礎語法、函數、模塊、包和面向對象編程，讓學員熟悉并掌握機器學習庫。

2.使學員理解神經網絡的基礎知識，包括激活函數、損失函數、梯度下降與反向傳播，并能夠使用Pytorch構建全連接神經網絡，掌握深度學習中的正則化技術、優化算法和超參數調優方法，了解并能夠應用循環神經網絡、卷積神經網絡、圖神經網絡、注意力機制、Transformer架構、生成對抗網絡和變分自編碼器。

3.培養學員在鋰離子電池正極材料特性工程方面的實戰能力。通過實戰項目，使學員能夠使用機器學習技術預測鋰離子電池性能、穩定性，并進行電池性能分類。理解如何將機器學習與分子動力學模擬、第一性原理計算以及實驗數據結合，以加速新材料的發現和電池性能的優化。

4.電池管理系統（BMS）的智能化學習：使學員了解BMS的功能與組成，并能夠應用機器學習技術進行電池充放電策略的優化。培養學員使用機器學習技術進行鋰離子電池的實時充電狀態（SOC）和健康狀態（SOH）估計。

5.拓寬學員的國際視野，讓他們接觸和學習國際上的先進研究成果。培養具備跨學科整合能力的學員，使他們能夠在鋰離子電池、深度學習、數據科學等領域之間架起橋梁，開展創新性研究。

深度學習PINN學習目標

課程旨在逐步引導學員掌握神經網絡和物理信息神經網絡（PINN）的理論知識和實踐技能。從基礎的神經網絡架構開始，課程內容逐步深入到PINN在不同領域的應用，并教授學員如何使用DeepXDE工具包來簡化PINN模型的開發和訓練。學員將學習搭建深度學習環境，設計多層感知機等深度神經網絡，并應用于解決實際問題。課程重點探討PINN如何結合物理定律和數據驅動學習，解決正問題和逆問題，以及在流體力學、固體力學等領域的應用。此外，學員還將學習PINN在處理耦合系統和復雜系統中的應用，如熱流耦合和電池系統預測。最后，課程將提升學員對PINN優化技巧的理解，并介紹DeepXDE工具包的使用，以解決物理和化學領域的實際問題。

講師介紹

深度學習鋰離子電池主講老師來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程”重點高校，長期從事鋰離子電池研究，特別是在利用計算模擬方法和機器學習技術解決鋰離子電池領域的關鍵問題。在多個國際高水平期刊上發表 SCI檢索論文30余篇。他的授課方式深入淺出，能夠將復雜的理論知識和計算方法講解得清晰易懂！

深度學習PINN課程講師簡介：本PINN(物理知識神經網絡)與深度學習課程由來自全國重點大學、國家“985工程”、“211工程”重點高校老師主講。在機器學習領域具有深厚的理論基礎和實踐經驗，特別是在運用深度學習技術解決復雜科學問題方面。研究成果已經多次在國際權威期刊上發表累計30余篇。老師不僅在學術研究上成就斐然，而且在教學工作中也表現出極高的熱情和才華。他的授課風格通俗易懂，能夠將抽象的理論知識和復雜的計算方法講解得生動有趣，使得學員們能夠輕松理解并掌握。

01

專題一：機器學習鋰離子電池

第一天上午

鋰離子電池與機器學習背景

Python基礎語法、函數、模塊和包、面向對象編程

機器學習庫介紹：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午

監督學習與非監督學習

K-近鄰、支持向量機、決策樹、線性回歸、邏輯回歸

實戰一：使用機器學習預測鋰離子電池性能：特征工程描述包括電池的充放電循環數據、溫度、電流、電壓、電池的制造參數、材料特性等，選擇不同的機器學習模型，例如決策樹、隨機森林、支持向量機，最后進行性能評估。

第二天上午

K-均值聚類、層次聚類、PCA、t-SNE

集成學習：隨機森林、Boosting

交叉驗證、性能指標、模型評估與選擇、網格搜索

實戰二：聚類分析在電池性能分類中的應用：根據電池的容量、能量密度、內阻、循環穩定性等特征，選擇合適的聚類算法，并通過降維判斷聚類結果的有效性。

第二天下午

神經網絡基礎、激活函數、損失函數、梯度下降與反向傳播

Pytorch構建全連接神經網絡

深度學習中的正則化技術：L1、L2、Dropout

優化算法：SGD、Adam、RMSprop

超參數調優：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化

實戰三：基于深度學習的高熵材料的虛擬高通量篩選： 收集和整理用于訓練的數據集，包括高熵材料的化學組成、晶體結構、物理化學性質等，使用準備好的數據集對深度學習模型進行訓練，并采用交叉驗證等方法來評估模型的泛化能力。

第三天上午

循環神經網絡

卷積神經網絡

圖神經網絡

注意力機制

Transformer架構

生成對抗網絡

變分自編碼器

實戰四：基于圖神經網絡的鋰離子電池性能預測：構建圖神經網絡模型，選擇合適的架構，如GCN、GAT等，來學習材料圖特征節點和邊的表示，用于預測鋰離子電池性能。

第三天下午

鋰離子正極材料的特征工程

實戰五：基于機器學習的鋰金屬正極材料的穩定性預測：選擇合適的機器學習模型，如支持向量機、隨機森林、集成學習、神經網絡，使用適當的評估指標，如準確率、召回率、F1分數等，來衡量模型預測鋰金屬正極材料穩定性的性能。

實戰六：實驗引導的高通量機器學習分析：講解將機器學習模型集成到實驗流程中，優化實驗過程，實現從實驗設計到數據分析的自動化和智能化。

第四天上午

基于鋰離子電池的機器學習與多尺度模擬

機器學習、分子動力學模擬與第一性原理計算

機器學習與實驗結合

實戰七：機器學習加速尋找新的固體電解質：構建包含已知固體電解質材料的數據庫，包括它們的化學組成、晶體結構、離子導電性等屬性，利用訓練好的模型對大量候選材料進行虛擬篩選，預測它們的離子導電性，快速識別出有潛力的新固體電解質。

第四天下午

機器學習在電池管理系統中的應用介紹

電池管理系統（BMS）的功能與組成

電池充放電管理

電池安全與保護

電池健康狀態的指標

電池老化分析

基于機器學習的電池充放電策略優化

第五天上午

實戰八：電池管理系統：物理模型與機器學習集成：利用機器學習預測電池的長期性能和壽命，將機器學習集成到BMS中，實現對電池狀態的實時監控和控制，定期評估機器學習模型的性能，并根據新的數據和反饋進行優化。

實戰九：機器學習用于鋰離子電池的實時充電狀態（SOC）和健康狀態（SOH）估計：收集電池在不同充放電條件下的運行數據，包括電壓、電流、溫度、充放電時間等，訓練機器學習模型，并通過交叉驗證等方法評估模型的準確性和泛化能力，實現對SOC和SOH的實時估計。

第五天下午

實戰十：基于GRU、LSTM、Transformer鋰電池剩余壽命預測：重點講解如何設計GRU、LSTM或Transformer模型的架構，包括層數、隱藏單元的數量、輸入和輸出維度等，比較GRU、LSTM和Transformer模型的性能。

實戰十一：從實驗數據出發重構Mn-DRX設計思路：講解通過深度學習模型預測無序巖鹽（DRX）材料結構和性能之間的關系，構造給定條件下的電壓和容量之間的關系映射，講解DRXNet模型將正極材料化學組分、電化學測試電流密度、工作電壓窗口以及循環次數作為輸入，來預測若干條放電曲線。

部分案例圖片：

02

專題二：深度學習PINN

第一天

課程目標：深入理解神經網絡的基本概念、架構和在多個領域的應用。掌握搭建深度學習開發環境的技能，包括使用Conda創建Python虛擬環境和安裝PyTorch等必要工具。學習設計和實現多層感知機（MLP）等深度神經網絡架構。通過實際案例，培養將理論知識應用于解決復雜問題的能力。

Python與深度學習(上午)

神經網絡作為一種強大的機器學習技術，在各個領域的廣泛應用(圖像識別、自然語言處理、金融科技、推薦系統、環境科學等)。神經網絡的基本構建模塊，包括神經元、層、激活函數等核心組成部分。指導學員搭建深度學習開發環境，包括使用Conda創建Python虛擬環境、PyTorch等必要的工具和庫的安裝。講述利用Numpy從文件讀取存儲，到數據類型、矩陣變換和tensor的常用計算。

深度神經網絡搭建(下午)

案例一：多層感機預測材料屬性

在材料科學領域，準確預測材料的屬性對于新材料的設計和發現具有重要意義。傳統的預測方法依賴于復雜的理論模型或耗時的實驗測試。隨著機器學習技術的發展，我們可以使用多層感知機（MLP）來快速、準確地從材料的化學式中學習并預測其屬性。

第二天

課程目標：深入理解物理信息神經網絡（PINN）如何融合物理定律和數據驅動學習。學習如何利用PINN解決正問題和逆問題。通過實際案例，培養使用PINN進行建模和預測的技能。通過摩擦系數識別反演案例，掌握如何使用PINN從噪聲數據中反求物理參數。學習如何使用PINN來解決導熱擴散問題，包括如何將物理定律（如擴散方程）嵌入到神經網絡中。

PINN——方法原理(上午)

案例二：摩擦系數識別反演

物理信息學習神經網絡是一種強大的工具，它結合了深度學習技術和物理定律，使其不僅可以解決給定輸入預測輸出的問題，而且可以處理利用給定輸出確定模型參數。本案例利用存在噪聲的觀測數據識別阻尼振動方程中的摩擦系數μ。

PINN——傳熱擴散(下午)

案例三：線性熱傳導問題

熱傳導是熱力學和傳熱學中的一個核心概念，它涉及研究在穩態條件下熱量如何在物體內部傳遞。在許多工程和物理問題中，理解和預測熱傳導過程對于確保材料的性能、優化熱管理系統以及保障結構的完整性至關重要。對于具有恒定熱導率的均質物體，熱傳導過程可以通過一維穩態傳導方程來描述。

案例四：污染物向地下遷移擴散

地下水污染是一個全球性的環境問題，準確預測污染物的擴散和遷移過程對于制定有效的環境修復策略至關重要。物理信息神經網絡在模擬污染物向地下遷移擴散的問題上具有顯著的應用潛力。污染物在地下水中的遷移通常可以通過擴散方程來描述。

第三天

課程目標：深化對物理信息神經網絡在流體力學和固體力學中應用的理解，并提高將這一先進技術應用于解決實際工程問題的能力。通過分析和實踐Burgers方程、流體遇阻行為、振動梁響應以及能量損失方法等案例，掌握如何將這些模型應用于流體力學中的粘性流體動力學問題和流體遇阻行為的研究，以及固體力學中的振動梁動力學問題和基于能量損失的載荷響應分析。

PINN——流體力學(上午)

案例五：粘性流體動力學

Burgers方程是流體力學中的一個基本方程，它通過結合對流和擴散效應來描述一維流體在考慮流體粘性的情況下運動。案例描述了封閉流體環境中給予一個初始正弦波形式的位移擾動而激發的流體運動。

案例六：流體遇阻行為研究

流體繞過障礙物時的行為在工程和環境科學中非常重要，例如在設計建筑物、橋梁和飛機時預測和控制空氣流動，以及在水處理和海洋工程中研究水流模式。通過結合物理定律和數據驅動的方法，PINNs能夠提高預測的準確性和效率，為工程應用提供科學依據。

PINN——固體力學(下午)

案例七：振動梁動力學與結構特性參數反演

在固體力學領域，研究兩端固定梁在初始時刻受到正弦波形縱向振動激勵的響應，是一個經典的動力學問題。該問題還涉及到波動方程的求解，對理解固體材料的動態響應特性和優化結構設計均具有重要的意義。

案例八：基于能量損失的載荷響應

在工程領域，結構的響應分析對于預測和設計結構在實際載荷下的變形和應力分布至關重要。傳統的PINN通常基于控制方程來預測結構響應，在處理復雜載荷問題需要長時間訓練。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：熟練掌握PINN在處理耦合系統和復雜系統，如不規則幾何體內的熱流耦合和電池系統中的應用。通過深入學習，學員將能夠將PINN技術應用于解決實際工程和科學問題，特別是在流體力學和熱傳遞的耦合系統，以及電池健康狀態預測等領域。理解流體流動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性能。掌握如何使用PINN進行電池健康狀態的預測，以及如何將電池理論融入PINN模型中。

PINN——耦合系統(上午)

案例九：頂蓋驅動空腔

頂蓋驅動空腔問題是計算流體力學中的一個經典問題，用于模擬一個被剛性頂蓋以恒定速度驅動的方形或矩形空腔中的流體流動。這種配置常用于測試和驗證數值方法的準確性，因為它產生了豐富的流體動力學行為，包括渦流、速度分布和壓力場。

案例十：鰭片熱流耦合

鰭片熱流耦合在工業應用中非常常見，如在散熱器、熱交換器和電子冷卻設備中。在這些系統中，流體的流動與鰭片的熱傳遞之間存在復雜的相互作用。流體動力學影響熱傳遞效率，而熱傳遞過程也會影響流體的流動特性。因此，理解和預測這種耦合系統的動態行為對于優化設計至關重要。

PINN——鋰電系統(下午)

案例十一：鋰電健康狀態預測

鋰離子電池健康狀態是指電池當前容量與其初始容量的比值，是衡量電池性能和壽命的關鍵指標。鋰離子電池健康狀態的準確預測對于電池管理系統、電動汽車和可再生能源存儲等領域至關重要。物理信息神經網絡可以有效地整合電化學理論和實驗數據，從而對電池的健康狀況進行準確預測。

第五天

課程目標：提升對PINN的優化技巧，并讓學會使用DeepXDE工具包來解決實際問題。掌握并應用加權PINN和小批次訓練法等優化技巧，以提高模型的預測準確性和收斂性。學習并實踐使用DeepXDE工具包，以簡化PINN模型的開發和訓練過程。通過半導體器件和化學反應案例，了解如何將DeepXDE應用于實際的物理和化學問題。

PINN——優化技巧(上午)

案例十二：加權物理信息神經網絡

通過在損失函數中添加權重，加權PINN能夠更準確地捕捉模型的初始條件，從而在整個時間范圍內提供更準確的預測。這種方法對于理解和預測材料的界面動力學以及相關的工程問題具有重要意義。

案例十三：小批次訓練法

小批次訓練法是一種在深度學習中用于提高性能的技術。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。研究發現，小批量方法可以促進用于近似相場方程的神經網絡的收斂。

PINN——工具介紹(DeepXDE) (下午)

案例十四：半導體器件中的電勢分布

在半導體物理中，了解電勢如何在器件中變化對于設計和優化器件性能至關重要。泊松方程描述了電場（電勢的負梯度）與自由電荷密度之間的關系，在電勢變化是由電荷分布引起的物理情境下適用。本案例我們關注一個一維半導體納米線，由于摻雜的影響，在內部產生了電勢變化。

案例十五：擴散化學反應的參數辨識

在化學工業中，反應器是進行化學反應的核心設備。理解和控制反應器內的反應動力學對于提高反應效率、優化產品產量和質量至關重要。本案例考慮一個理想反應器，其中兩種化學物質A和B發生反應，其反應過程可以用一個擴散-反應系統描述。

ONE

2025

SUMMARIZE

課程會議完畢后老師長期解疑，課程群不解散，往期會議學員對于會議質量和授課方式一致評價極高！

課程特色及授課方式

線上授課時間和地點自由，建立專業課程群進行實時答疑解惑，理論＋實操授課方式結合大量實戰案例與項目演練，聚焦人工智能技術在物理信息神經網絡與鋰離子電池領域的最新研究進展，課前發送全部學習資料，課程提供全程答疑解惑；

完全貼合學員需求的課程體系設計，定期更新的前沿案例，由淺入深式講解，課后提供無限次回放視頻，免費贈送二次學習，發送全部案例資料，永不解散的課程群答疑可以與相同領域內的老師同學互動交流問題，讓求知的路上不再孤單！

增值服務

1、凡參加人員將獲得本次課程學習資料及所有案例模型文件；

2、課程結束可獲得本次所學專題全部回放視頻；

3、課程會定期更新前沿內容，參加本次課程的學員可免費參加一次本單位后期舉辦的相同專題課程（任意一期）

New Year

課程時間

機器學習鋰離子電池：

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）

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放）

深度學習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）

騰訊會議 線上授課（共五天課程 提供全程視頻回放）

課程費用

課程費用：

機器學習鋰離子電池、深度學習PINN

每人每班￥4680元（包含會議費、資料費、提供課后全程回放資料）

早鳥價優惠：提前報名繳費學員可得300元優惠（僅限前10名）

套餐價：同時報名兩門課程￥9080元

報名費用可開具正規報銷發票及提供相關繳費證明、邀請函，可提前開具報銷發票、文件用于報銷

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