基于多任務(wù)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非定常流體預(yù)測

摘要： 在高維非線性流體模擬中，傳統(tǒng)計算流體力學(xué)(computational fluid dynamics, CFD)求解器存在計算成本與難度較高的局限性。為提高計算效率，提出一種結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流體模擬方法，旨在高效、快速預(yù)測非定常流體動力過程。首先采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對流體計算域的空間分布建模，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取其多維度空間特征，并通過消息傳遞機制的聚合更新特性來模擬流體的... （共8頁）