封神之作！DeepSeek大模型与材料疲劳断裂分析相结合，从理论到应用，揭秘材料科学领域的“断裂革命”！

本文探讨了深度学习技术在材料疲劳断裂分析中的应用，特别是在疲劳寿命预测、裂纹检测与扩展以及多物理场耦合分析等方面。传统的疲劳分析方法依赖于物理模型和实验数据，但随着结构复杂性的增加和多物理场交互的挑战，传统方法的计算成本和准确性已无法满足高精度要求。深度学习通过强大的数据处理和模式识别能力，能够有效地从大量复杂数据中提取特征，进而提供更高效、更精准的分析。文章还介绍了物理信息神经网络（PINN）在疲劳与断裂分析中的应用，以及深度学习在航空航天、风电、桥梁等关键基础设施领域的前沿趋势与挑战。