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异质无固定动力学神经算子：从数字图像相关测量中发现生物组织本构定律和微观结构
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种采用机器学习技术同化微观结构行为的方法，通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本较低。该方法通过引入新方法，适用于各种神经网络架构，并通过测试不同材料验证了其优越性。讨论了该方法的潜力和未来研究方向。
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关键要点
- 采用机器学习技术同化微观结构行为的方法高效且准确。
- 通过智能本构法将微观信息融入有限元求解器，计算成本低。
- 引入新方法扩展了智能本构法的能力，适用于多种神经网络架构。
- 基于张量的特征在神经网络中有效表示材料对称性。
- 方法在弹性和非弹性材料的学习本构法中得到了应用。
- 通过对多种材料的测试，验证了该方法的优越性。
- 讨论了该方法在材料对称基础发现和未来研究方向的潜力。
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