基于大数据和机器学习的材料力学研究在塑性、疲劳与断裂、多尺度模拟等领域具有广泛应用，尤其在航空航天结构材料和能源材料的研究中。这些领域中的材料通常面临极端的工作环境，如高温、高压和强应力条件，因此对材料的力学性能、寿命预测和失效行为的研究至关重要。传统的实验方法往往耗时费力，难以快速迭代材料设计，而大数据和机器学习为解决这一难题提供了强有力的工具。 在航空航天结构材料中，材料需要具备高强度、轻质和耐疲劳的特性。通过大数据分析，可以收集不同材料在复杂应力状态下的性能数据，结合机器学习模型，可以加速材料设计，优化材料的塑性变形、疲劳寿命和断裂韧性预测。此外，多尺度模拟能够结合原子尺度的微观结构和宏观力学性能，揭示材料在高应力条件下的失效机制。 在能源材料领域，尤其是储能、输电和新能源应用的材料，需要具备优异的耐用性和长期稳定性。机器学习可以通过大量历史数据，预测材料的使用寿命并优化材料的微观结构以提升其性能，从而推动新一代能源材料的发展。 这一研究方向通过数据驱动的方法，加速了高性能材料的发现与优化，推动了航空航天和能源领域的材料创新。