Nov, 2023
推进基于流体的热管理系统设计：借助图神经网络进行图回归和高效枚举减少
Advancing Fluid-Based Thermal Management Systems Design: Leveraging Graph Neural Networks for Graph Regression and Efficient Enumeration Reduction
Saeid Bayat, Nastaran Shahmansouri, Satya RT Peddada, Alex Tessier, Adrian Butscher...
TL;DR我们开发了一个基于图形的框架来表示最佳热管理系统设计的各个方面，旨在快速高效地识别最佳设计方案。通过图形框架，我们生成多样的热管理系统体系结构，对这些系统体系结构在各种负载条件下建模，并利用开环最优控制器确定每个系统的最佳性能。利用图神经网络模型训练预测性能，我们对剩余数据集进行性能估计，并利用估计值对测试数据进行排序，提供优先评估设计方案的能力。结果显示，通过此方法能够显著降低 92% 以上的系统动态建模和最优控制分析所需的工作量，以识别最佳设计方案。