诺奖级突破！国外学者攻克材料疲劳断裂损伤世界性难题，《Nature》封面论文震撼学界！

本文背景介绍了深度学习在工程领域的应用突破，特别是在材料疲劳与断裂分析中，传统方法面临计算成本高和准确性不足的问题。研究目的是探讨如何利用深度学习技术，尤其是物理信息神经网络（PINN），结合材料力学和断裂力学理论，提升疲劳寿命预测、裂纹检测与扩展分析的精度和效率。结论指出，深度学习不仅能够弥补传统方法的局限性，还能通过数据驱动和物理约束的结合，推动工程结构安全与维护管理向智能化、自动化方向发展，未来混合分析模型将在关键基础设施领域发挥重要作用。