用于多晶材料应力场建模的无散度神经算子

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，扩展了适用于各种神经网络架构的能力，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。