北京
深耕力學與工程交叉領域多年的西南交通大學，積淀深厚、成果斐然。該校于近日再添重磅學術成果，彰顯學校在智能力學研究領域的深厚底蘊與國際視野——由國際著名學術出版機構Elsevier和中國科學出版社聯合出版的學術專著《Machine Learning in the Analysis of Deformation, Fatigue and Fracture in Solids》正式發布。該書由西南交通大學康國政教授團隊（康國政、闞前華、張旭、胡雅楠、李翔宇等）在國家自然科學基金重大項目和西南交通大學本科教材建設研究項目（2025）的支持下撰寫。中文版率先由科學出版社出版，旨在及時向國內學術界與工業界介紹此前沿交叉領域的最新進展；其后出版的英文版，則是在此基礎上，結合團隊和國內外最新研究進展進行了大幅調整與完善，旨在面向全球讀者分享該領域的研究方法與工程應用實踐，促進了國際學術交流。
據了解，《Machine Learning in the Analysis of Deformation, Fatigue and Fracture in Solids》系統闡述了如何利用機器學習（ML）技術，為解決固體材料變形與失效分析中的長期挑戰提供全新的、高效的解決方案，標志著該領域的研究進入了數據與物理模型深度融合的新階段。“傳統上，預測材料在載荷下的變形、開裂和疲勞失效行為高度依賴于復雜的物理模型和計算成本高昂的數值模擬。這些方法在處理材料行為的多尺度特性、多因素耦合等復雜場景時常常面臨巨大挑戰?！蔽髂辖煌ù髮W相關負責人介紹到，該書介紹了一種變革性的研究范式：通過利用ML從海量數據中挖掘隱藏規律，極大提升了材料力學行為分析的準確性和效率。“該書可供高等學校力學、機械、土木、航空航天等專業本科生使用，也可供研究生和工程技術人員參考。”
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