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固体材料数据驱动本构定律综述
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文综述了结合数据驱动建模与解析知识的监督回归模型，以提升刚体力学系统的建模效率与物理完整性。研究提出了混合神经网络与偏微分方程（PDE）方法，开发了无监督深度学习框架，解决数据稀缺性问题，并应用于动态系统。同时探讨了非协作博弈方法在材料力学中的应用，分析了机器学习技术在材料科学中的准确性与稳健性，以及其对结构稳定性的影响。
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关键要点
- 本文综述了结合数据驱动建模与解析知识的监督回归模型，以提高刚体力学系统的建模效率与物理完整性。
- 研究提出了一种混合神经网络与偏微分方程（PDE）的方法，利用神经构成定律框架，验证了其在大形变动力学系统上的可行性和准确性。
- 开发了一种端到端的无监督深度学习框架，能够从视频中揭示物体运动的控制方程，并成功应用于多个动态系统。
- 提出了一种非协作博弈方法，用于固体力学中的应力应变分析，直接从数据中学习材料力学定律，减少了实现实际问题的难度。
- 分析了六种机器学习技术在材料科学中的应用，探讨了模型的准确性、稳健性及其性能差异的原因。
- 结合物理建模与机器学习框架，分析结构稳定性下的时空复杂性，为疾病诊断和不稳定性容忍性设计提供指导。
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延伸问答
什么是混合神经网络与偏微分方程（PDE）方法的应用？
该方法用于从运动观测中学习可推广的PDE动力学，验证其在大形变动力学系统上的可行性和准确性。
如何解决数据稀缺性问题？
通过开发基于物理的方法和元学习算法的模型，提供了一种适应数据稀缺性问题的可行方案。
非协作博弈方法在材料力学中的作用是什么？
该方法用于固体力学中的应力应变分析，直接从数据中学习材料力学定律，减少实现实际问题的难度。
机器学习技术在材料科学中的准确性如何？
研究分析了六种机器学习技术在材料科学中的应用，探讨了模型的准确性、稳健性及其性能差异的原因。
如何通过视频揭示物体运动的控制方程？
开发了一种端到端的无监督深度学习框架，能够从录制的视频中揭示物体运动的明确控制方程。
结合物理建模与机器学习框架的研究有什么意义？
该研究分析并预测结构稳定性下的时空复杂性，为疾病诊断和不稳定性容忍性设计提供指导。
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