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PI-GNN
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StackGen3D框架从轮廓生成稳定的3D块结构
研究人员推出StackGen3D，一个新颖的框架，旨在从提供的正交轮廓和块库存生成物理稳定的3D块结构。该系统采用两阶段方法，首先使用物理信息图神经网络（PI-GNN）来预测和整理稳定的配置，然后使用在此数据集上训练的条件流匹配模型来捕捉多模态块排列。该方法旨在解决几何歧义并考虑物理相互作用，实验表明在稳定性和轮廓准确性方面有显著改进。
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新的PI-GNN提供改进的应力局部化建模
研究人员开发了一种新颖的变分物理信息图神经网络（PI-GNN），旨在更准确地模拟非均质固体中的应力局部化。与依赖惩罚项或特定正则化宽度的传统物理信息神经网络（PINNs）不同，该PI-GNN将非均质性直接集成到网格图中并最小化总势能。这种方法显著减少了应力和位移计算中的误差，尤其是在材料刚度失配的宽范围内，其性能优于强形式PINNs，并取得了与有限元方法相当的结果。