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基于图神经网络的时间变化几何体中的流场重构

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内容提要

本研究提出了一种图注意卷积网络（GACN），旨在解决在时间变化几何条件下从稀疏数据重构流场的难题。实验结果表明，该模型在大流场重构任务中表现优异，重构误差低，能够更好地捕捉细微湍流。

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标签

图注意卷积网络 流场重构 湍流捕捉 神经网络 稀疏数据 重构误差
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