该论文提出的本构建模框架主要针对哪类材料？
针对通过多材料3D打印制备的数字材料，这类材料由硬、软组元按比例混合，表现出随成分变化、强非线性且依赖加载速率的黏弹性行为。
Data-Driven Discovery of Composition-Dependent Constitutive Models for Hyperelasticity and Viscoelasticity of Digital Materials
（翻译）数据驱动发现数字材料的超弹性和粘弹性随成分变化的本构模型
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.04541: Data-Driven Discovery of Composition-Dependent Constitutive Models for Hyperelasticity and Viscoelasticity of Digital Materials
AI 摘要
该论文介绍了一种面向数字材料的数据驱动多材料本构建模框架，扩展了Bergström-Boyce模型。框架保留经典模型的乘式运动学、不变量应变能函数和沿归一化非平衡偏应力的标量耗散演化律，并利用神经常微分方程或人工神经网络，从多速率单轴压缩数据中学习平衡与非平衡分支，从而跨材料成分预测率相关刚度和滞回行为，并保持热力学一致性。
AI 问答
该框架如何保持热力学一致性？
框架保留经典Bergström-Boyce模型的结构，采用乘式运动学、不变量应变能函数以及沿归一化非平衡偏应力方向的标量耗散演化律，并通过约束网络或神经ODE学习平衡与非平衡分支，从而满足热力学一致性。
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