生成式人工智能（包括大语言模型、分子生成模型等）在聚合物及复合材料领域掀起革命性浪潮，其依托数据驱动与机理协同，从海量数据中挖掘构效关系、通过分子结构表示（如 SMILES、BigSMILES）与生成模型（VAE、GAN、Diffusion 等）实现分子逆向设计的核心能力，正颠覆依赖实验试错或量子计算的传统研发模式 —— 突破周期长、成本高、多目标优化难等瓶颈，快速预测材料性能、生成新型结构，加速从实验室到产业化进程。

ABAQUS作为一款功能强大的有限元分析软件，在复合材料建模和仿真方面具有显著优势。它提供了丰富的材料模型、单元类型和边界条件设置，能够准确模拟复合材料的力学行为、热传导性能以及多物理场耦合效应。因此，掌握ABAQUS在复合材料建模中的应用，对于工程师和研究人员来说具有重要意义。

随着航空航天、新能源等领域对复合材料性能需求的升级，传统“试错法”研发模式面临瓶颈：微观结构设计依赖经验、多尺度耦合机理不透明、全参数空间探索计算成本高昂。与此同时，人工智能与高性能计算的融合为材料科学提供了新范式——通过构建“物理仿真+数据驱动”的混合模型，实现材料性能的精准预测与设计优化。

随着大数据和人工智能介入，通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能，大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新，预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度，且计算成本很低。

从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。

人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合，为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习（ML）加速材料性能预测、优化设计流程，推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。

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