Oct, 2023

一种用于预测 3D 网格节点数据的混合 GNN 方法

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TL;DR介绍了一种基于图卷积的替代模型的混合方法，可以更便宜地进行加工和生成新的数据模拟，实现从网格数据到图或点云结构的转换，通过深度学习预测的结果与有限元方法产生的结果相似，且在生成模拟方面优于现有的 PointNet 和简单图神经网络模型。
发现论文，激发创造
  • 学习增强可扩展代理以用于网格物理学的科学计算算法

    本文讲解了如何通过域分解方案将 MeshGraphNets（MGN）应用于具有百万节点的 3D 网格，进而生成计算流体力学（CFD）模拟结果，并通过高阶数值积分技术提高 MGN 的准确性和训练时间，为其在实际应用中的大规模使用提供了有效的路径。

    Apr, 2023

  • 基于贝叶斯网格优化的图神经网络用于增强工程性能预测

    提出用于 3D 深度学习辅助建模的贝叶斯图神经网络框架，通过直接从 CAD 中学习几何特征进行工程性能预测，通过贝叶斯优化确定网格元素的最佳大小，实现高准确性的辅助模型。

    Jun, 2024

  • 基于图神经网络的增强式专家引导网格生成的一致性预测

    该研究提出了一种基于图神经网络和专家指导的机器学习方案，用于自动生成飞机模型的计算流体动力学网格，通过引入一种新的三维分割算法、预测从三维网格到 CAD 表面的方法以及边缘统计保证和鲁棒的不确定性量化和处理，实现了避免精细度不足所导致的计算流体动力学网格生成失败，并通过真实案例研究证明了与专家生成网格质量可比的自动生成网格的有效性，使求解器能够收敛并产生准确结果。此外，通过与自适应重网格方法的对比，我们发现我们的方法在仿真过程中的速度是后者的 5 倍。

    Aug, 2023

  • 大型 CFD 网格上图机学习模型的多 GPU 训练方法

    基于网格的数值求解器，代理模型，预测 - 校正方法，基于图机器学习，分布式模型。

    Jul, 2023

  • 基于深度学习的参数化偏微分方程代理模型：通过图神经网络处理几何变化

    基于图神经网络的代理模型在模拟时变偏微分方程方面具有计算效率和泛化能力，并有效替代传统的复杂求解器。

    Aug, 2023

  • MeshingNet：基于深度学习的新网格生成方法

    使用机器学习为出现的问题预测最佳有限元网格，从而自动生成了高质量的网格，该方法基于神经网络对标准网格生成软件进行指导。

    Apr, 2020

  • 物理信息 MeshGraphNets（PI-MGNs）：适用于任意网格的非定常和非线性模拟的神经有限元方法

    该研究论文介绍了 PI-MGNs，一种将 PINNs 和 MGNs 相结合的混合方法，用于在任意网格上快速准确地解决非稳态和非线性偏微分方程的热工过程模拟。

    Feb, 2024

  • 全卷积图神经网络用于参数虚拟试穿

    提出了一种基于全卷积图神经网络的学习方法，用于虚拟试穿应用。该方法可以适用于许多服装类型，并使用几何深度学习方法对 3D 服装进行拟合。通过对目标物体形状和材料进行建模，我们的模型学习了更精细的细节，提高了试穿模型的性能。

    Sep, 2020

  • 使用图嵌入网络学习基于网格的仿真

    MeshGraphNets 是一种利用图神经网络学习网格化仿真的框架，具有自适应性和高效性，能够应用于广泛的物理系统仿真任务。

    Oct, 2020

  • 基于微观结构的图神经网络用于加速多尺度模拟

    利用并行多尺度模型比单尺度模拟可以更准确地模拟先进材料的力学响应，但是计算成本是该方法实际应用的障碍。本研究提出了一种备选的代理建模策略，允许保持问题的多尺度特性，并可与有限元求解器交替使用。通过使用图神经网络 (GNN) 预测完全场微观应变，并保留微观本构材料模型以获得应力，我们在弹塑性材料上实现了这一点。这种基于数据和物理的图形方法避免了预测完全场响应所产生的高维度，并允许非局部性产生。通过对各种网格进行训练，GNN 学习了对未见过的网格的泛化，使单个模型可以用于一系列的微结构。GNN 中嵌入的微观本构模型隐式地跟踪历史依赖变量，并提高了准确性。我们证明了对于几个具有挑战性的情景，代理模型能够预测复杂的宏观应力 - 应变路径。由于我们的方法的计算时间与微结构中的元素数量相比的呈良好的缩放规律，因此我们的方法可以显著加速 FE2 模拟。

    Feb, 2024