颠覆性突破！DeepSeek大模型与材料疲劳断裂分析强强联合，95后女博士连发三篇国际顶刊，引领技术革命！

本文介绍了深度学习技术在材料疲劳与断裂分析以及增材制造领域的应用突破，由一位95后女博士领衔，其研究团队在传统疲劳分析方法面临计算成本高、精度不足等挑战的背景下，利用深度学习的强大数据分析和模式识别能力，显著提升了疲劳寿命预测、裂纹检测、多物理场耦合分析的效率与准确性。文章详细阐述了多个专题课程的教学大纲，包括深度学习助力材料疲劳与断裂、物理信息神经网络（PINN）辅助编程与量子计算、以及人工智能在增材制造中的应用。这些课程系统教学经典力学理论（如S-N曲线、Paris法则）、深度学习网络（CNN、LSTM、PINN、GAN）以及大模型（如DeepSeek）在工程实践中的应用，覆盖航空、风电、桥梁、腐蚀环境、复合材料及高温极端条件等领域。研究目的旨在培养跨学科人才，推动智能化、自动化的工程决策。结论表明，结合物理定律的深度学习模型为结构安全与维护管理提供了高效、可靠的解决方案，而AI在增材制造的过程监控、缺陷检测和智能材料设计中展现出巨大潜力，引领了技术革命。