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。