基于主從圖神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲一致模型等幾何分析重用方法

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摘 要：目前，基于深度學習的偏微分方程求解工作聚焦于固定幾何區(qū)域，存在難以適配幾何模型實時變化的問題，因此提出了一種基于主從圖神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲一致模型等幾何分析重用方法。該方法利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡預測偏微分方程的解。在自制數(shù)據(jù)集上進行實驗驗證，結(jié)果表明，即使在復雜幾何模型上預測復雜方程，該方法仍能將數(shù)值解的相對誤差控制在10%以內(nèi)。（剩余12584字）