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受美国国防部“多学科大学研究计划”资助，加州理工学院的研究人员概述了材料多尺度建模方法的进展。材料多尺度建模方法是对材料的不同宏观现象，按不同保真级别构建复杂级联模型的方法。基本过程为：对多个小尺度模型进行实验验证与更新，利用小尺度模型构建材料的本征模型，经过实验验证更新后，利用本征模型设计所需材料。在这一过程中，小尺度模型不断为大尺度模型提供数据，每个尺度模型都需要反复求解，而这将产生海量计算需求，目前通常使用图形处理单元进行加速。为减少多尺度建模的计算量，目前有研究使用深度神经网络模型替代小尺度模型，以减少反复求解小尺度模型偏微分方程的计算量。虽然多尺度建模方法取得了较大进展，但这种建模依赖于研究人员的直觉，建模过程不可避免地会丢失信息、出现偏差、引入不确定性等。近期研究提出了直接根据实验数据进行材料设计的无模型方法，如距离最小化法，可直接根据微观尺度的实验数据计算宏观尺度材料的性能，计算过程不涉及任何模型。这项研究概述了多尺度建模方法的进展，提出了新的发展方向，有助于材料研究方法改进。

论文：Multiscalemodelingofmaterials:Computing,datascience,uncertaintyandgoal-orientedoptimization

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