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图注意力Transformer网络的自适应网格划分
1
作者
韩婷
叶佳
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闫连山
甘宗鑫
《光电工程》
北大核心
2025年第4期2-13,共12页
针对有限元分析中自适应网格划分面临的计算精度与效率协同优化难题,本研究提出基于注意力融合机制的GTF-Net框架。该模型创新融合图注意力网络与Transformer架构,通过多头交叉注意力模块实现局部几何特征与全局物理场的动态耦合,增强...
针对有限元分析中自适应网格划分面临的计算精度与效率协同优化难题,本研究提出基于注意力融合机制的GTF-Net框架。该模型创新融合图注意力网络与Transformer架构,通过多头交叉注意力模块实现局部几何特征与全局物理场的动态耦合,增强对奇异场及复杂边界的表征能力。经光波导传输和贝塞尔函数双案例验证,相较传统Scikit-FEM(skFem)方法,GTF-Net在保持计算效率优势的同时,梯度误差标准差分别降低85.9%和23.8%。结果表明,该框架通过非线性特征映射显著提升网格分布与物理场变化的匹配度,为解决工程计算中的自适应网格优化问题提供深度学习新方案。
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关键词
自适应网格细化
gatv2-transformer融合网络
有限元分析
深度学习
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职称材料
题名
图注意力Transformer网络的自适应网格划分
1
作者
韩婷
叶佳
闫连山
甘宗鑫
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《光电工程》
北大核心
2025年第4期2-13,共12页
基金
中国国家重点研发计划(2022YFB2802701)
国家自然科学基金(U23A20376,62075185,62271422)
四川省杰出青年科学基金(2024NSFJQ0016)。
文摘
针对有限元分析中自适应网格划分面临的计算精度与效率协同优化难题,本研究提出基于注意力融合机制的GTF-Net框架。该模型创新融合图注意力网络与Transformer架构,通过多头交叉注意力模块实现局部几何特征与全局物理场的动态耦合,增强对奇异场及复杂边界的表征能力。经光波导传输和贝塞尔函数双案例验证,相较传统Scikit-FEM(skFem)方法,GTF-Net在保持计算效率优势的同时,梯度误差标准差分别降低85.9%和23.8%。结果表明,该框架通过非线性特征映射显著提升网格分布与物理场变化的匹配度,为解决工程计算中的自适应网格优化问题提供深度学习新方案。
关键词
自适应网格细化
gatv2-transformer融合网络
有限元分析
深度学习
Keywords
adaptive mesh refinement
gatv
2
-transformer
fusion network
finite element analysis
deep learning
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
图注意力Transformer网络的自适应网格划分
韩婷
叶佳
闫连山
甘宗鑫
《光电工程》
北大核心
2025
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