百卅芳华，弦歌不辍。2026年9月23日上午，四川大学空天科学与工程学院在A221会议室举办“基于机器学习的材料变形与疲劳失效分析”主题学术报告。本次讲座特邀国家高层次人才计划入选者、西南交通大学阚前华教授担任主讲嘉宾。相关领域教师及硕博研究生共40余人参加本次学术交流活动。

图1 讲座现场

阚前华教授以“材料本构关系及其疲劳失效”为核心研究脉络，系统梳理了机器学习方法在材料力学性能表征与失效预测中的前沿应用进展。他首先介绍了基于迁移学习与知识蒸馏的复合材料力学性能预测方法，讲解了如何通过知识迁移突破小样本数据对模型精度的限制，为复合材料性能快速评估提供了新路径。随后，阚教授分享了基于混合神经网络的梯度结构性能参数预测研究，展示了多尺度力学特征与深度学习框架的融合思路。针对增材制造材料的疲劳评估难题，他详细解读了基于支持向量机（SVM）的增材制造材料单轴疲劳寿命预测模型，并重点阐述了疲劳寿命预测中的机理驱动策略，阐明了“数据驱动+机理约束”双驱动范式在提升模型可靠性与可解释性方面的核心价值。此外，阚教授还介绍了基于机器学习的结构疲劳预测智能体及其本地化部署方案，为工程场景下疲劳寿命的快速、高效评估提供了可行的技术落地思路。

图2 会场合影

讲座交流环节，在场师生结合自身研究方向与科研实践中遇到的问题踊跃提问，围绕小样本场景下模型泛化能力提升、多因素耦合下疲劳分析方法、工程应用中的模型适配性等问题与阚前华教授展开深入探讨。阚教授针对师生提出的研究困惑逐一耐心解答，结合自身研究经验给出了研究思路与方法建议，现场交流氛围热烈融洽，学术互动充分深入。

本次活动旨在搭建高水平学术对话平台，拓宽师生学术视野，为相关研究方向的青年师生提供前沿指引与方法参考。与会师生表示，本次讲座内容详实、观点前沿，既加深了对机器学习与材料力学交叉领域的认知，也为自身科研工作提供了新的研究视角与思路。

本次活动由空天科学与工程学院主办，教育部重点实验室及四川省重点实验室联合承办。