主要观点总结
本文介绍了深度学习技术在工程领域，特别是在疲劳与断裂分析中的应用。传统的疲劳分析方法存在计算成本高和准确性受限的问题，而深度学习通过数据处理和模式识别能力，可以提供更高效、精准的分析。特别在疲劳寿命预测、裂纹检测与扩展、多物理场耦合分析等方面，深度学习展现了巨大的潜力。材料力学传统分析方法在面对复杂问题时，需要大量实验数据支持，计算过程繁琐。深度学习，特别是物理信息神经网络（PINN）的引入，使得传统方法更为高效，并能自动处理非结构化数据，提升预测精度和广泛性。随着对安全性和可靠性要求的提高，深度学习在疲劳与断裂分析中的应用正日益重要。未来，结合深度学习与传统方法的混合分析模型，将在智能化、自动化的工程决策过程中发挥越来越重要的作用。
关键观点总结
关键观点1: 深度学习在疲劳与断裂分析中的应用
深度学习通过数据处理和模式识别能力，提供高效、精准的分析。尤其在疲劳寿命预测、裂纹检测与扩展、多物理场耦合分析等方面展现潜力。
关键观点2: 深度学习与传统方法的结合
深度学习，尤其是物理信息神经网络（PINN）的引入，使传统方法更为高效，并能自动处理非结构化数据，提升预测精度和广泛性。
关键观点3: 深度学习在工程实践中的趋势与挑战
随着对安全性和可靠性要求的提高，深度学习在疲劳与断裂分析中的应用正变得日益重要。未来，结合深度学习与传统方法的混合分析模型，将在智能化、自动化的工程决策中发挥作用。
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