本文探讨了利用物理导向神经网络和机器学习技术对非线性材料进行建模与优化。研究表明，该方法能够有效分析和预测复杂微观结构，显著提高计算效率和准确性，推动了智能本构法的发展。

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。