电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。

国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。由知名学者领衔的科研团队不断在多物理场耦合机理剖析、智能化电池管理系统开发等方面取得突破性成果，推动着电池技术向更高能量密度、更长循环寿命、更高安全性等目标加速迈进。

国家需求层面，我国《“十四五”能源领域科技创新规划》明确提出聚焦新一代信息技术和能源融合发展，开展能源领域用数字化、智能化共性关键技术研究，并提出加速能源科技创新人才培养保障措施。

学科发展维度，智能电池技术作为新兴交叉学科领域正蓬勃兴起，众多头部企业对既精通电池电化学核心技术，又熟练掌握多物理场仿真技巧与 AI 应用开发的复合型人才求贤若渴，相关岗位招聘需求持续井喷。

培训对象:材料科学、汽车工业、石油天然气工业、环境科学与资源利用等领域的研究生、工程师和交叉学科感兴趣的专业人士。通过本课程的学习，参与者将能够掌握COMSOL多孔介质力学/传热、多场耦合电化学建模及与人工智能融合仿真技术和理论，为未来的职业发展和技术创新打下坚实的基础。

讲师介绍:由国内某高校教授带领研究小组讲授。该小组一直致力于多物理场耦合力学相关研究，迄今发表 SCI 论文 80 余篇，主要包括 International Journal of Heat and Mass Transfer，Journal of The Electrochemical Society，Journal of Energy Storage 和 Journal of Applied Mechanics 等期刊。主持国家自然科学基金等科研项目。

擅长领域：多孔介质多物理场耦合建模、锂离子电池电化学仿真分析和 AI 优化设计等。

COMSOL 仿真与人工智能融合 —— 多孔介质及电化学仿真优化实战

基础篇：COMSOL入门

1. 多物理场耦合基础理论

(1) 多物理场耦合的定义与应用领域

(2) 耦合类型：强耦合与弱耦合

2. COMSOL单物理场建模基础理论

(1) COMSOL建模流程：几何建模、物理场模块设置、网格划分、求解与后处理

(2) 常见的边界条件与加载类型

(3) PDE模块使用及技巧

3. COMSOL多物理场耦合建模基础理论

4. COMSOL单物理场建模基础实操：简单几何建模与热传导仿真

(1) 几何建模工具的使用

(2) 实现简单的热传导仿真

5. COMSOL多物理场耦合建模基础实操：固体力学与热传导耦合

(1) 实现固体力学与热传导的耦合分析

(2) 数据后处理与结果分析

进阶篇：多孔介质力学与COMSOL 应用

1. 多孔介质力学基本理论

(1) 多孔介质内部流动与变形耦合（流固耦合渗流/孔隙弹性理论）

(2) 多孔介质热流固耦合分析

2. COMSOL中多孔介质耦合模型建模方法

(1) 多孔介质模型（多孔介质模块）的建模

(2) 多孔介质内部多物理场耦合模型的建模

3. 多孔介质在能源和资源领域中的应用

(1) 多孔介质在强化传热中的应用（热流耦合）

(2) 多孔介质在地热开采/CCUS等问题（热流固耦合）中的应用

4. 多孔介质力学仿真基础实操

(1) COMSOL多孔介质模块的使用

(2) 流固耦合案例分析

5. 多孔介质多场耦合仿真实操

(1) 热流耦合案例分析

(2) 热流固耦合案例分析

进阶篇：电化学多场耦合与锂离子电池仿真

1. 电化学多物理场耦合模型基本理论

(1) 电化学基本模型

(2) 电化学-热两场耦合模型

(3) 电化学-热-力三场耦合模型

(4) 电化学-热-流-力四场耦合模型

(5) 电化学-热-力-副反应耦合模型

2. COMSOL中多物理场耦合模型建模基本方法

(1) P2D电化学模型（锂离子电池模块）的建模

(2) 多物理场的建模

3. 电化学多物理场耦合模型的应用

(1) 锂离子电池结构仿真分析

(2) 电化学-热-力-副反应耦合电池使用寿命分析

4. 锂离子电池结构仿真实操

(1) COMSOL中多物理场模块的使用

(2) 锂离子电池极耳分布对电极应力影响

5. 锂离子电池容量衰减仿真实操

(1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算

(2) 循环过程中容量衰减的结果可视化

高阶篇： 人工智能与COMSOL联合仿真优化

1. 人工智能与机器学习基础

(1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念

(2) 机器学习算法简介

2. COMSOL与人工智能的结合方法

(1) COMSOL仿真数据的导出与处理

(2) 数据的预处理与特征提取

(3) 数据的机器学习、模型训练和验证

3. COMSOL与PyCharm软件（Python）的结合使用实操

(1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据

(2) 训练神经网络模型，并进行验证

4. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操

(1)利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析

(2)训练神经网络模型，并进行验证

5. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操

(1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证

(2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计