在经典Treloar数据集上对数据驱动材料模型进行基准测试

摘要

本文以Treloar经典实验数据为基准，评估了用于超弹性的主流数据驱动建模框架，包括（广义不变量）本构人工神经网络、物理增强神经网络、（自适应）材料指纹识别以及高效无监督本构律识别与发现。作者比较了各方法的拟合性能、计算成本、超参数敏感性和实现难度，并讨论了预测精度与模型复杂度之间的权衡，其中模型复杂度通过材料参数数量和本构模型及其导数评估时间衡量。结果表明，所有方法都能很好地复现基准数据；论文未判定单一最优方法，而是指出各自优势与局限，并提供使用指导。全部六种方法的源代码、训练与对比脚本、结果和数据均已公开，DOI为10.5281/zenodo.21915635。