随着航空航天、轨道交通、海洋工程等高端装备领域向着高参数、长寿命、高可靠性的方向飞速发展，金属结构所承受的载荷工况愈发严苛，其疲劳失效已成为威胁结构安全的核心问题。多物理场感知与人工智能技术的融合，正为结构疲劳领域带来革命性变革—通过“物理机理驱动+数据智能赋能”的融合范式，实现从“被动安全校核”到“主动寿命预测与健康管理”的跨越。
国际前沿方面，顶级期刊持续重点关注“能量法疲劳理论”、“数据驱动寿命预测”等交叉学科方向。全球工业界与学术界正积极探索将物理机理模型与深度学习相结合，利用红外热像技术非接触、全场监测的优势，深度挖掘疲劳过程中的热-力耦合信息，构建能实时评估损伤状态、精准预测剩余寿命的智能模型，推动结构健康监测（SHM）向数字化、智能化方向演进。
国家需求层面，《机械工程学科发展战略报告(2021～2035)》研究范围中明确提出“发展或采用先进测试及数值模拟方法，精确描述机械结构在严苛服役环境下微观结构、损伤及缺陷的多尺度时空演变规律，揭示损伤成因及裂纹的萌生至扩展机理。在此基础上，发展国产材料强度性能数据库和寿命模型库，建立基于数据融合的材料及机械结构强度设计与寿命预测方法”。
金属结构疲劳寿命预测作为一门融合“固体力学-热物理学-数据科学”的深度交叉学科，亟需具备跨学科能力的复合型人才：既要深刻理解疲劳损伤的物理本质与理论体系，又需掌握有限元仿真、数据处理等现代工程工具，同时能驾驭深度学习模型进行时序数据挖掘与智能预测。当前，国内高端装备制造企业对具备上述能力的研发与运维人才需求迫切。为了系统性提升行业技术人员的理论水平与工程实践能力，攻克行业痛点，特举办本次培训会议。
本次培训会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。
