Mesh Graph Neural Network Framework for Accelerating Finite Element Simulation for Arbitrary Geometries
본 논문은 임의의 구멍 형상과 학습되지 않은 하중 조건이 있는 2D 구조 부품의 폰 미제스 응력(von Mises stress) 장을 예측하는 데 성공적으로 일반화되는 변환 및 회전 불변 메시 그래프 신경망(Mesh Graph Neural Network, MGN) 프레임워크를 소개하며, 이는 유한 요소 해석을 위한 정확도와 적응성 측면에서 기존 머신러닝 모델을 크게 능가한다.