一种用于流体仿真的图神经网络仿真方法及系统

摘要

本发明属于机器学习仿真模拟领域，涉及一种用于流体仿真的图神经网络仿真方法及系统。该方法包括模拟流体粒子动态过程，并将流体粒子动态过程分割成L个时间步的静态流体粒子结构，并获取L个时间步的动态特征信息；将L个时间步的静态流体粒子结构构造图结构；根据当前时间步上的图结构，采用仿真模拟器学习一个参数化的函数近似器，模拟流体粒子的动态变化；所述仿真模拟器以当前时间步上的图结构，及光滑粒子法模拟的当前时间步的动态特征信息和下一个时间步上的动态特征信息作为输入，通过参数化的函数近似器，预测下一时间步上的流体粒子特征向量；所述流体粒子特征向量包括：流体粒子的速度或加速度。本发明能够实现流体仿真。