本研究提出了一种新型图神经网络模型，结合自注意力和消息传递，解决了计算流体动力学中的精度和效率问题。实验结果显示，在圆柱流动基准测试中，RMSE减少了15%。使用自注意力的动态网格修剪技术和自监督训练方法进一步提升了整体性能。研究结果展示了图神经网络在复杂流体模拟中的潜在影响。