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清华大学航院刘应华团队构建有限变形条件下预测晶体塑性微观演化的多尺度物理指导深度学习框架
2 小时前
清华新闻网6月18日消息，理解材料在极端条件下的本构关系，对先进金属和超合金的建模、设计及应用十分关键。当前，多数本构模型为唯象模型。晶体塑性有限元（CPFE）建模虽能在微观尺度引入物理方程，但计算成本高昂，限制了其在工程领域的应用。传统力学研究常结合理论分析、数值模拟和实验观察，但处理高维参数空间、复杂多尺度耦合及非线性实验数据时，常面临计算成本高、模型假设强等挑战。人工智能（AI）和深度学习（DL）技术的引入，正推动力学研究从模型驱动向数据驱动转变。
