要進一步提高資料驅動計算力學（DDCM）方法的通用性，可以考慮以下幾個策略：
擴展數據集的多樣性：增加數據集的多樣性，特別是涵蓋不同材料行為和應力-應變關係的數據，可以幫助DDCM方法更好地適應各種情況。這可以通過模擬不同的材料模型或在實驗中收集更多樣本來實現。
引入物理約束：在DDCM方法中引入物理約束，例如材料的對稱性和熱力學一致性，可以提高模型的穩定性和準確性。這些約束可以幫助DDCM在面對不完整或噪聲數據時，仍能保持合理的預測。
改進最近鄰搜索算法：使用更高效的最近鄰搜索算法（如KD樹或BallTree）可以加快DDCM的計算速度，並提高其在大數據集上的性能。這樣可以減少計算時間，從而使DDCM方法在實際應用中更具可行性。
結合機器學習技術：將DDCM與其他機器學習技術結合，例如集成學習或深度學習，可以進一步提高模型的泛化能力。這樣的結合可以使DDCM在處理複雜的材料行為時，能夠更好地捕捉到潛在的模式。
進行多尺度分析：在多尺度分析中，DDCM可以考慮從微觀到宏觀的材料行為，這樣可以提高模型的通用性，並使其能夠應用於更廣泛的工程問題。