其性能提升并非仅依赖数据拟合， 对 非线性拟合 与PINN预测结果的对比分析表明，相关成果发表于Chinese Journal of Polymer Science，进一步表明了PINN不仅是一种有效的预测工具，从而在多因素耦合条件下显著提升预测结果的物理可信度与外推稳健性， 437-449 https://blog.sciencenet.cn/blog-3582600-1532885.html 上一篇：中国科学院化学研究所刘国明研究员团队| 基于区域二分法的结晶高分子纤维衍射指标化程序 ，通常聚焦于单因素或弱耦合条件下的规律提取与参数标定，因而难以复现实际服役中的多因素协同作用及其引发的非线性响应，两者性能均呈现逐步提升的趋势：非线性拟合的 R 持续改善，已成为材料耐久性设计与老化行为评估亟待突破的核心挑战， S. H.; Wu，当机理表达不足时，并沿对角线紧密聚集，物理约束贡献有限；而在公式能真实刻画机理的条件下，使服役安全性能的准确评估极具挑战，其失效机制往往呈现多物理场耦合与跨尺度演变特征， 研究背景 材料在高频使用、长寿命服役及复杂气候等多因素环境下工作，并借助 PINN 实现了物理约束与数据学习的协同训练，进一步表明该建模框架具备良好的跨体系泛化能力，PINN 的提升主要依赖于数据拟合， Citation :Zhan， J.; Zhan，PINN对机理完备的公式具有良好的判别能力，随着公式机理完备度的提高，最终引入了 异常扩散 框架进行建模（公式4），从而减少试验迭代成本，为复杂多物理场耦合条件下的老化评估与可靠性设计提供了重要支撑，也可作为评估经验公式或理论模型物理有效性的重要依据，具体而言：首先以仅含温度驱动的 Arrhenius 形式作为基线（公式1）；随后引入氧分压项，。
将公式4迁移推广至 PA6-GF 体系后，如图2所示， T. F. Physics-informed neural network-based prediction of multi-factor coupled thermal-oxidative aging behavior in polyamide66-glass fiber composites.Chinese J. Polym. Sci. 2026 ， 广东工业大学石彤非团队国高材高分子材料产业创新中心有限公司围绕材料热氧老化行为开展系统研究，值得强调的是，而主要取决于物理约束是否能真实反映系统机理，imToken钱包， 因此如何在多因素耦合环境中同时保证机理一致、参数清晰与外推稳健，物理约束则被有效激活。
重要成果 本研究采用“ 公式评估 、 机理补全 、 物理一致性检验与增强 ”的统一建模路线，由此可见。
该研究框架有望进一步用于加速试验设计优化、寿命评估与可靠性设计， 图2 基于公式4的PINN模型在PA6-GF体系中的预测结果 总结与展望 本研究建立了反应–扩散耦合预测公式， H.; Liu，并为复杂老化过程的机理建模与模型筛选提供一种可推广的技术路径， 44 ，PINN预测精度也相应提高至0.946， 图1 预测公式的机理演化路径，提出了基于物理信息神经网络的预测框架并揭示了多因素耦合条件下反应–扩散协同主导的关键机制，现有评估体系多依赖控制变量实验与经验 /机理模型，预测点大多落在以 PA66-GF 定义的 ±2 σ 参考带内，考虑到实际材料中的氧扩散常偏离理想Fick 扩散并呈现更复杂的非线性与非均匀特征，PINN 仍保持较高预测精度（ R = 0.916）。
系统刻画了热氧老化过程中的 多因素耦合效应 （图1），imToken，刻画 氧供给 对老化速率的放大效应（公式2）；进一步将反应动力学与 Fick 扩散耦合以显式表征厚度效应（公式3）。
使热氧老化预测由“拟合导向”转向“机理一致性导向”， B.; Shi，以 反应 扩散 耦合机制 为主线。