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Transolver-3
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新的Transformer技术提高了3D流预测的准确性
研究人员开发了新的技术，距离感知注意力（DA-CA）和壁面距离专家路由（SVMoE），以改进基于Transformer的3D流预测模型。这些方法将模型与与壁面相关的物理信号联系起来，允许不同流动区域的点独特地收集和处理信息。应用于现有的AB-UPT和Transolver-3等架构后，这些增强措施显著降低了压力和速度的预测误差，尤其是在近壁区域，并展示了对未见几何形状的泛化能力的提高。
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Transolver-3 将神经 PDE 求解器扩展到工业几何结构
研究人员开发了 Transolver-3，这是一个旨在克服将神经 PDE 求解器扩展到工业规模几何结构时内存限制的新框架。该系统引入了更快的切片/反切片操作和几何切片平铺等架构优化，以管理高分辨率网格。通过采用摊销训练策略和物理状态缓存，Transolver-3 可以处理超过 1.6 亿个单元的网格，在飞机和汽车设计等复杂工程模拟中显示出有效性。