本研究提出了一种结合图神经网络与雷诺平均纳维-斯托克斯方程的混合方法，旨在解决传统神经网络在流体动力学中的物理一致性问题。该方法通过集成物理规律，提高了在数据稀缺情况下的预测准确性，特别适用于流体动力学应用。
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