Mesh Graph Neural Network Framework for Accelerating Finite Element Simulation for Arbitrary Geometries
本論文は、任意の穴形状および未知の荷重条件下における2次元構造部材内のミーゼス応力場を予測することに成功した、並進および回転不変なメッシュグラフニューラルネットワーク(MGN)フレームワークを導入するものであり、これは有限要素解析における精度と適応性において従来の機械学習モデルを大幅に上回っている。