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solid mechanics
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新型GNN采用物理信息粗粒化进行固体力学模拟
研究人员开发了一种新颖的多重网格图神经网络，用于模拟固体力学问题。这种新方法采用了一种物理信息粗粒化策略，根据节点局部的物理活动（如应变或应力集中）来优先排序节点。该方法旨在提高复杂可变形固体学习型代理的准确性和稳定性，在各种模拟中优于标准的采样基线。
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多AI智能体框架实现有限元分析自动化
研究人员开发了AbaqusAgent，一个利用大型语言模型自动化固力学问题有限元分析（FEA）的新型多智能体框架。该系统将自然语言指令转换为使用Abaqus软件的可执行模拟，涵盖所有必要的预处理和后处理步骤。AbaqusAgent在50个不同问题上展示了86%的成功率，显著降低了FEA的入门门槛，并促进了人机交互。
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新的AI研究探索用于不确定性估计和贝叶斯推断的先进方法
研究人员开发了一个新的变分贝叶斯框架，该框架直接针对后验预测分布，联合学习后验和预测分布的近似值。这种方法旨在提高贝叶斯预测推断的计算效率和准确性，尤其是在固力学等复杂模型中。该方法将计算工作转移到离线阶段，从而实现更快的在线推断，并与传统的两阶段方法相比，表现出优越的性能。