本研究提出了一种基于机器学习的材料模型框架，适用于弹性和塑性模型，利用前馈神经网络和PODFNN处理多维应变应力数据，并探讨了其在有限元分析中的应用有效性，展示了在结构健康监测中的潜力。

本文介绍了一种神经一体化无网格（NIM）方法，将物理无网格离散化与深度学习结合，提出了S-NIM和V-NIM求解器。通过数值实验验证了NIM在准确性和效率上的优势，并研究了基于机器学习的材料模型在有限元分析中的有效性。

本文综述机器学习在材料模型中的研究：采用前馈神经网络构建弹性模型，PODFNN构建塑性模型并用于有限元；利用循环神经网络与迁移学习替代编织复合材料中尺度模拟；通过符号回归提升弹塑性模型可解释性；结合物理约束与正则化实现简约表征；研究损失可塑性并提出动态回放策略；采用物理启发网络处理路径依赖本构；利用层归一化与权重衰减维持可塑性；提出机械智能与形态计算模型；使用长短期记忆网络预测纳米复合材料循环粘弹-粘塑-损伤行为。