综述：基于物理信息的神经网络在粘弹性材料的本构建模和多物理场耦合中的应用：以沥青路面力学为例

物理信息神经网络（PINNs）在 viscoelastic 材料建模中的应用研究综述，分析其通过融合物理定律与深度学习解决非线性、多物理场耦合问题的优势，对比传统方法依赖实验参数和物理假设的局限性，总结其在参数反演、高维输入、边界不连续等场景的突破，指出收敛稳定性、多尺度耦合等挑战，提出未来需结合多 fidelity 模型与智能算法。

　　
本文系统梳理了物理信息神经网络（PINNs）在粘弹性材料建模与工程应用中的前沿进展，重点探讨了该技术在沥青路面多物理场耦合分析中的创新突破与现存挑战。研究显示，传统粘弹性建模方法面临三大核心困境：首先，多物理场耦合（如温度-湿度-力学耦合）导致模型参数需求激增，常规方法难以处理超过三个耦合场的复杂系统；其次，长期性能预测受限于材料时变特性，传统有限元模型在超过10年设计周期时误差率可达40%以上；再次，多尺度建模存在显著理论鸿沟，从纳米级沥青胶体到宏观路面的跨尺度参数传递存在30%-50%的不确定性。

在建模方法革新方面，PINNs通过物理约束嵌入机制实现了三大突破。其物理嵌入模块能够将Boussinesq弹性半空间理论、多层弹性模型等经典力学框架转化为网络约束条件，在超参数配置实验中，PINNs仅需15%-20%的传统实验数据即可达到同等精度。针对温度场-应力场耦合问题，研究团队开发了动态边界条件自适应嵌入技术，使模型在-20℃至60℃环境下的预测误差从传统方法23.6%降至5.8%。特别是在氧化老化建模领域，通过构建包含三个时间尺度（微小时、日尺度、年尺度）的混合网络架构，成功将老化预测周期从5年延长至15年，这是现有粘弹性模型难以企及的。

在工程应用层面，PINNs展现出显著优势。以某高速公路重载路段为例，传统FEM模型需要6个月计算周期且无法处理动态荷载，而PINNs模型通过迁移学习技术，仅用3周时间就完成了包含温度循环（2000次）、湿度渗透（80%RH至20%RH）和疲劳加载（1.5百万次应力循环）的复杂工况模拟。特别在多尺度耦合方面，研究团队采用CT图像引导的层级化网络架构，将微观沥青骨料的三维孔隙结构（500-2000μm）与宏观路面模量（2-5GPa）实现无缝衔接，使多尺度预测误差控制在8%以内。

技术突破体现在三个维度：首先，开发了基于注意力机制的多物理场解耦算法，通过构建温度场、湿度场、应力场的特征提取网络，有效解决了多场耦合中的信号干扰问题，使耦合误差降低至12.3%；其次，创新性地将有限差分法（FDM）与深度残差网络结合，在10^5量级网格离散中保持计算效率，处理速度较传统FEM提升8倍；最后，构建了包含37类典型沥青混合料的材料数据库，通过迁移学习技术实现了跨地域、跨气候区（热带、寒带、温带）的模型泛化能力提升，验证集外预测误差不超过基准模型的18%。

当前面临的主要挑战包括：复杂边界条件下的收敛稳定性问题，现有模型在含裂纹扩展（>5mm）的动态加载场景中仍存在15%-20%的预测偏差；多物理场耦合中的时标差异问题，特别是氧化老化（年尺度）与力学响应（微秒尺度）的同步建模仍存在理论空白；以及长期性能预测的可靠性问题，现有研究显示超过20年周期的预测误差会累积至35%以上。研究团队提出的时空分离嵌入策略，通过构建双时间尺度网络架构，使30年周期预测的相对误差控制在18%以内，为解决长期性能预测难题提供了新思路。

未来发展方向呈现三个特征：在算法架构上，将引入量子计算辅助的混合神经网络，通过量子退火算法优化网络参数，预计可使计算效率提升3-5倍；在材料建模方面，计划融合数字孪生技术，建立包含微观分子结构（原子级）、介观孔隙网络（100-500μm）和宏观力学响应（>1m）的三级联立模型；在工程应用层面，正研发基于边缘计算的实时预测系统，通过部署轻量化PINNs模型实现路面健康状态分钟级监测。值得关注的是，研究团队通过构建包含5.2万组实验数据的基准测试集，首次实现了粘弹性材料全生命周期（0-20年）的数字化孪生建模，为智能沥青路面研发奠定了重要基础。

该研究对工程实践具有三方面指导意义：其一，在沥青混合料设计阶段，通过建立材料参数与网络训练数据的映射关系，可将设计周期从6个月压缩至4周；其二，在路面健康监测领域，研发的分布式传感器网络配合PINNs预测模型，可实现裂缝扩展（精度±0.3mm/年）、车辙深度（误差<1.5%）的实时监测与预警；其三，在环境适应性优化方面，开发的气候特征迁移学习模块，使新型环保沥青材料（如生物沥青）的推广周期从传统方法的5-8年缩短至18个月。这些突破标志着粘弹性材料建模正从经验驱动向数据-物理融合驱动转变，为智能交通基础设施发展提供了关键技术支撑。