本研究提出了一种基于图神经网络的模拟器框架，能够高效模拟流体、刚性固体和可变形材料等复杂物理现象，具备强大的预测能力和计算效率，适用于颗粒与复杂物体的交互模拟，处理大规模粒子动力学问题。