fdtd+python超表面、AI电磁材料及comsol+AI光子学智能设计技术与应用
- 2026-07-01 08:18:30
为了应对这一时代需求，帮硕博生、科研人员真正解决论文 & 仿真痛点，我们特别推出 ”COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践“、“人工电磁材料智能设计技术与应用”及”FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用“研修课程。课程帮你超越传统仿真思维，系统掌握物理建模→数据生成→AI 建模→逆设计优化全链路能力，打通 “物理仿真 - 数据驱动 - 智能优化” 的创新闭环，高效攻克前沿科研与工程难题。
本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科纬来智能科技有限公司。
★ 课程目录 ★
专题一 直播课 | （详情内容点击上方名称查看） 2026年04月25日-04月27日 |
专题二 线下课 | （详情内容点击上方名称查看） |
（详情内容点击上方名称查看） 2026年06月06日-06月07日 2026年06月13日-06月14日 | |
专题五 直播课 | （详情内容点击上方名称查看） |
专题六 直播课 | （详情内容点击上方名称查看） |
专题七 直播课 | （详情内容点击上方名称查看） |
专题八 直播课 | COMSOL光学仿真全面教程：光子学与电磁学应用案例解析与实战 （详情内容点击上方名称查看） |
培训对象
培训大纲
专题一：COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践 | |
第 一 部分 | 1. COMSOL 光学仿真基础与进阶 目标： 系统掌握COMSOL Multiphysics在复杂光子学问题中的建模方法与仿真技巧，深入理解其背后的物理原理，为智能设计奠定坚实的仿真基础。 1.1.电磁理论与COMSOL仿真基础 1.1.1. 电磁场数值求解基础：麦克斯韦方程组的有限元求解原理；频域与瞬态求解器选择策略 1.1.2. COMSOL建模流程：几何建模、材料定义、物理场设置、网格划分、求解器配置、后处理全流程详解 1.1.3. 边界条件深度解析： 周期性边界、端口、散射边界、完美匹配层（PML）的设置原理、适用场景与参数优化技巧 1.2.基础案例实战 1.2.1. SPP表面等离激元 Ø 金属-介质界面的SPP激发与传播仿真 Ø 纳米天线（如偶极子）的场增强效应分析 1.2.2. 激光谐振腔 Ø F-P腔、环形腔本征模分析 Ø 模态体积与品质因子（Q值）的计算与优化 1.2.3. 超构原子 Ø 纳米柱结构的相位，振幅与偏振调制 Ø 参数化扫描：分析几何形状对光学性能的影响 Ø 纳米柱-孔配合结构的复消色差特性 1.3.进阶专题——前沿光子学仿真 1.3.1. 波导耦合与拓扑光子学 Ø 近邻波导的模场耦合理论（耦合模理论验证） Ø 拓扑边界态设计与仿真 1.3.2. 光学非线性与激光器 Ø 二阶/三阶非线性效应仿真（如倍频、四波混频） Ø 非线性增益与激光动力学简介 1.3.3. 多物理场耦合 Ø 声光耦合器仿真 Ø 光电热耦合：高功率激光器热透镜效应 |
第二部分 | 2. AI 基础与光学应用 目标： 掌握使用PyTorch构建AI模型核心技能，将其应用于典型光学任务的建模与预测。 2.1. AI与PyTorch基础 2.1.1. Python(Numpy, PyTorch), CUDA加速环境配置 2.1.2. 核心语法：张量操作、自动求导机制、广播机制 2.1.3. GPU加速：自定义CUDA函数 2.2. 经典AI模型架构与论文复现 2.2.1. MLP（多层感知机）：构建回归与分类模型 2.2.2. CNN（卷积神经网络） Ø 深入理解 VGG, ResNet, DenseNet, U-Net的架构思想 Ø 论文复现1：使用CNN+ResNet完成光学模式分类（如光纤模式识别） Ø 论文复现2：使用ResNet+U-Net完成荧光成像降噪 2.2.3. Transformer与注意力机制 Ø 核心原理剖析 Ø 论文复现3：构建Vision Transformer（ViT）用于光学图像分类 2.2.4. 生成式AI Ø 论文复现4：搭建U-Net实现Diffusion Model用于生成超构表面结构 2.3. AI光学应用案例（1D/2D） 2.3.1. 全息图生成：输入目标光场，输出相位分布（GS算法+深度网络） 2.3.2. 相变材料光学性质预测：预测GST等材料的光学常数变化（时序模型） |
第三部分 |
专题二：人工电磁材料智能设计技术与应用 |
时间 | 模块 | 学时 | 主要内容 |
第一天上午 | 理论：人工电磁材料与FSS设计基础 | 1 | 人工电磁材料概念与应用 FSS基本原理与设计基础：设计方法、设计流程、核心参数 |
实践：基于CST的FSS建模与仿真 | 1.5 | CST实现基础带通型FSS结构全流程建模： 仿真参数设置、仿真边界条件、求解器选择、端口设置、结果后处理 | |
扩展：CST参数化建模与自动化仿真 | 0.5 | 演示CST参数化建模（Parameterization）+MATLAB脚本自动化仿真流程：实现带通FSS结构建模、参数设置、S参数提取 （提供MATLAB代码） | |
第一天下午 | 理论：神经网络与智能设计基础 | 1 | 神经网络基本概念（MLP） 正向预测VS逆向设计 基于神经网络的人工电磁材料设计原理、框架 |
实践：基于Python + CST的FSS正向预测 | 2 | 神经网络实现典型FSS电磁特性的正向预测： Python调用CST生成数据集；MLP正向预测FSS的S参数；模型训练与评估 | |
第二天上午 | 理论：神经网络与智能设计基础 | 1 | 复杂神经网络组合 残差神经网络概念 多目标优化问题 |
实践：基于双神经网络的双带通频率选择表面设计 | 2 | 基于双神经网络的双带通频率选择表面设计： CST进行FSS仿真 Python/Matlab实现：采用双神经网络进行FSS复杂目标设计，变分自编码器与MLP结合，结果可视化 | |
第二天下午 | 理论：复杂神经网络与设计流程闭环 | 1 | 串联神经网络原理 设计结果仿真验证的必要性 |
实践：串联神经网络（Tandem Network）天线结构逆向设计 | 2 | 基于串联神经网络的天线结构参数设计案例： MATLAB实现串联网络（前向网络+逆向网络） 以CST仿真结果为训练数据，完成天线结构参数逆向预测；结果通过CST验证 |
专题三：FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用 | |
第一部分 | 1. 超表面概述与FDTD软件入门 |
第二部分 | 1. 多功能超表面器件设计案例实践 |
第三部分 | 1. FDTD超表面逆向设计基础入门 |
第四部分 | |
第五部分 | 5. 超表面逆向设计论文案例复现 |
部分案例图展示
时间地点
COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践
2026 年 04 月 25 日 —04 月 27 日
在线直播（授课三天）
2026年05月29日-05月31日
杭州线下面对面授课（第一天报到，授课两天）
FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用
在线直播（授课四天）
报名费用
（含报名费、培训费、资料费；线下课食宿可统一安排，费用自理）
课程名称 | 价格（元） |
COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践 | 3900 |
人工电磁材料智能设计技术与应用 | 2700 |
COMSOL光学仿真全面教程：光子学与电磁学应用案例解析与实战 | 4500 |
机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用 | 4500 |
智能光学计算成像技术与应用 | 4500 |
光学神经网络与人工智能应用 | 4500 |
✅ 【早鸟特惠】前 10 名报名：立减 300 元
✅ 【团报 / 老学员】2 人及以上：每人再减 200 元
提供正规机打发票、盖公章通知文件，可用于报销。
增值服务
1、直播课享有全套电子课件 + 所有案例代码 / 模型；
2、往期 COMSOL 基础课程回放（预习用）；
3、本次直播课程永久无限次回放（线下课除外）；
4、考核通过北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发专业技能证书；
联系方式
官方联系人: 崔老师
扫码添加VX咨询报名（辛苦备注咨询课程名称）
电话：13641304579
官方网址：http://srit.ac.cn
【注】开课前一周会务组统一发送开课通知；开课前一天会将直播链接及上机账号发至您微信。
讲师介绍
COMSOL+AI讲师：
讲师博士毕业于国内重点实验室核心团队，长期从事光场调制、冷原子、微纳光学研究，以第一 / 通讯作者发表多篇高水平论文，包括：Nature、Nature Physics、Nature Photonics、Nature Communications、PRL 等。（最懂硕博生痛点：仿真怎么做、论文怎么写、创新点怎么找。）
AI+电磁设计讲师：
FDTD+Python讲师：
海外博士毕业，省高层次人才，主持数项国家自然科学基金；发表SCI论文47篇，其中一作/通讯作40篇，涵盖《IEEE 》《Carbon》《Nanophotonics》、《Optics & Laser Technology》等高水平期刊；长期担任多个著名光子学期刊审稿人，深耕太赫兹超表面、量子光学、光子学的交叉学科研究等领域，熟悉科研与产业一线需求，授课兼顾理论与实操，通俗易懂。（讲师拥有深厚的科研与授课经验，实力保障学习效果。）
培训特色
1
COMSOL+AI智能设计专题
1、理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过案例实操，如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架，使学员能够将理论应用于实践。
2、实践操作与案例分析：课程强调通过实际案例分析和操作，使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。
3、前沿技术与应用：课程内容紧跟科学前沿，包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构，以及它们在光子学设计中的应用。
4、软件工具与编程基础：课程提供了光子学仿真软件（如Rsoft, Ansys optics）和Python编程语言的详细介绍，包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。
5、深度学习在光子学中的应用：特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用，以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。
6、未来技术趋势与展望：课程不仅介绍了当前的技术应用，还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势，如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。
2
AI+电磁设计专题
3
FDTD与Python专题
1、双核驱动，掌握智能设计范式：课程将FDTD严格电磁仿真与Python编程智能优化深度融合，超越单一软件操作的局限。学员将不仅学习“如何仿真”，更掌握“如何让机器自动寻找最优解”，从被动验证转向主动设计，构建“物理仿真+计算智能”的现代科研与工程能力栈。
2、全链路覆盖，贯通正向与逆向设计：课程系统性地覆盖了从基础理论→正向设计→逆向优化→工艺准备的全研发链条。学员将经历从基于相位调控的原理设计，到拓扑优化、遗传算法等的高级设计全过程，形成对超表面设计的系统性理解，具备独立解决复杂问题的能力。
3、算法矩阵实战，赋能科学决策：通过对拓扑优化（梯度）、遗传算法（非梯度）、深度学习等主流智能算法的并行讲解与横向对比，使学员深刻理解不同算法的适用场景与局限，从而在面对具体设计任务时，能够基于科学判断选择或融合最佳优化策略。
4、顶刊案例复现，直抵科研最前沿：课程实战案例提炼自《Nature Letters》、《Light: Science & Applications》《Nano Letters》等顶尖期刊的先进成果。通过带领学员复现高水平工作，不仅传授技术工具，更着重于解析顶级研究的设计思想、技术路径与实现技巧，极大缩短学员从学习到产出高水平成果的周期。
