Jun, 2024
基于减阶建模和图神经网络的混合数值方法用于非参数几何结构动力学问题的应用
A hybrid numerical methodology coupling Reduced Order Modeling and Graph Neural Networks for non-parametric geometries: applications to structural dynamics problems
Victor Matray, Faisal Amlani, Frédéric Feyel, David Néron
TL;DR该研究介绍了一种加速复杂物理系统时间域偏微分方程数值分析的新方法，结合经典的降阶建模框架和最近引入的图神经网络，通过对具有不同数值离散化大小的高度异构数据库进行训练，可以处理非参数几何体的广泛范围，提高效率并保持合理的准确性。