基于物理信息变分推断框架：识别低粒度多晶体中极端应力事件的归因

多晶体金属失效往往始于晶界处的应力浓度。识别哪些微观特征触发这些极端损伤事件至关重要，但这既稀有又困难，因为失效机制涉及跨尺度的多个复杂过程。大多数现有推断方法关注平均行为，而标准基于样本的方法在高维复杂系统中计算昂贵。本文开发了新的变分推断框架，将最近发展的计算高效物理信息统计模型与极值统计结合，以显著促进材料失效归因的识别。首先，我们将极值理论纳入似然函数中，以强调观测超出阈值，从而突出尾部行为。其次，通过一种特征微观结构-应力关系的物理信息统计模型对推断进行约束，该模型独特地为这些稀有事件提供了物理一致的预测。第三，开发了在降维潜在空间中的混合模型，以捕捉微观特征的非高斯特征，允许识别多个潜在机制。在控制和现实实验测试中，针对双晶配置，该框架实现了可靠的极端事件预测，并揭示了与材料失效相关的微观特征，为材料设计提供了具有不确定性量化的物理洞见。