基于图神经网络的有限元分析代理模型
数值分析
2023-03-20 v1 分布式、并行与集群计算
数值分析
摘要
当前金属锻造过程的仿真采用先进的有限元方法。此类方法需求解数学方程，使仿真完成耗费大量时间。对于参数化响应面探索任务，计算时间可能令人却步。本文中，我们提出一种替代方案，即基于图神经网络的图预测模型，用作参数搜索空间探索的代理模型，其时间成本降低一个数量级。数值实验表明，该新模型优于 Point-Net 模型与动态图卷积神经网络模型。
引用
@article{arxiv.2211.09373,
title = {Graph Neural Network-based Surrogate Models for Finite Element Analysis},
author = {Meduri Venkata Shivaditya and José Alves and Francesca Bugiotti and Frederic Magoules},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.09373},
year = {2023}
}