本研究探讨了物理启发神经网络（PINN）在固体力学中的两个主要挑战，提出的有限PINN模型有效解决了固体结构的边界和几何适应问题，展现出良好的应用前景。

本文探讨了物理信息神经网络在固体力学中的应用，展示了其在材料本构参数识别、非线性材料预测及微观结构分析中的有效性。研究表明，结合物理知识的神经网络模型在准确性和计算效率上优于传统方法，能够处理复杂材料行为并实现可解释人工智能。

本文探讨了物理信息神经网络（PINNs）在固体力学中的应用，展示了其在弹性动力学和复杂几何体建模中的有效性。通过结合动量平衡和本构关系，PINNs 提高了模型的鲁棒性和准确性，尤其在无标注数据和复杂边界条件下表现突出。此外，该方法在多尺度问题和拓扑优化中的潜力也得到了验证，为科学与工程领域的高级建模提供了新思路。