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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1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了非局部代表性学习神经算子（PNO）和物理信息神经网络（PINNs）在材料行为建模中的应用，提出了一种通过有限位移和应变数据重建生物物理特性的新方法，提升疾病诊断的个性化模拟能力。模型在复杂材料的本构参数识别和噪声数据中表现出鲁棒性，展示了机器学习与微观力学模型结合的潜力。
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关键要点
- 非局部代表性学习神经算子（PNO）展示了学习复杂材料行为的能力，并对噪声数据具有鲁棒性。
- 结合物理信息神经网络（PINNs）与三维柔性组织生物力学模型，提出了一种重建位移场和估算个体生物物理特性的新方法。
- 该模型通过有限位移和应变数据提高了疾病诊断的个性化模拟能力，能够检测瘢痕组织的存在、位置和严重程度。
- 基于PINN的新框架能够识别软材料的本构参数，尤其在平面应力条件下表现出复杂的本构行为。
- 研究发展了一种计算机有效的均质化代理模型，采用变压器神经网络捕捉微观结构知识，预测均质化应力应变响应。
- 物理启发式神经网络被应用于解决非线性材料行为的本构关系，能够即时提供材料状态信息。
- 结合微观力学模型和机器学习技术，展示了如何同化复杂微观结构的有效行为，降低计算成本。
- 引入基于张量的特征表示材料对称性，扩展了智能本构法（SCL）的能力，适用于多种神经网络架构。
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延伸问答
什么是非局部代表性学习神经算子（PNO）？
非局部代表性学习神经算子（PNO）是一种前向模型，能够学习复杂材料的行为，并对噪声数据具有鲁棒性。
如何通过物理信息神经网络（PINNs）提高疾病诊断的个性化模拟能力？
通过结合PINNs与三维柔性组织生物力学模型，利用有限位移和应变数据重建位移场，从而提高疾病诊断的个性化模拟能力。
该研究如何处理复杂材料的本构参数识别？
研究通过基于PINN的新框架，尤其在平面应力条件下，准确识别软材料的本构参数，保持误差在5%以下。
文章中提到的均质化代理模型有什么特点？
均质化代理模型采用变压器神经网络捕捉微观结构知识，能够有效预测均质化应力应变响应。
物理启发式神经网络在材料行为建模中有什么应用？
物理启发式神经网络用于解决非线性材料行为的本构关系，能够即时提供材料状态信息，并满足热力学约束条件。
如何结合微观力学模型和机器学习技术降低计算成本？
通过同化复杂微观结构的有效行为，结合微观力学模型与机器学习技术，显著降低计算成本。
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