資料驅動方法和神經網絡模型在計算力學中的應用和比較主要體現在以下幾個方面：
應用範疇：資料驅動方法（如DDCM）通常用於完全不依賴於傳統材料模型的情況，適合於處理複雜的材料行為和不確定性問題。而神經網絡模型則常用於替代傳統的本構模型，通過學習材料行為來進行預測。
數據需求：DDCM方法對數據的需求相對較低，因為它不需要預先定義的材料模型，而是直接從數據中學習。而神經網絡模型則需要大量的訓練數據來學習材料行為，特別是在高維空間中。
準確性和穩定性：在某些情況下，DDCM方法在處理與訓練數據相似的問題時表現出更高的準確性，但在面對更廣泛的應用時，神經網絡模型則顯示出更好的泛化能力和穩定性。
計算效率：DDCM方法在數據準備完成後，通常能夠快速進行計算，因為它不需要訓練過程。而神經網絡模型的訓練過程可能需要較長的時間，但在多次計算中，NN的執行時間相對穩定。
應用案例：在生物材料、複合材料和非線性材料的建模中，資料驅動方法和神經網絡模型都顯示出良好的應用潛力。具體的應用案例包括生物組織的力學行為模擬、結構優化問題以及多物理場耦合問題等。
總之，資料驅動方法和神經網絡模型各有優缺點，選擇合適的方法取決於具體的應用場景和需求。