秒级预测建筑爆炸荷载
首次用图神经网络直接预测建筑表面爆炸荷载分布，精度高且速度比传统数值方法快几个数量级。
Zhi-Qiao, Wang · Peng, Jiangzhou · 胡劼 · Wang, Mingchuan · Rong, Xiaoli · 卞雷祥 · Wang, Mingyang · 何勇 · 吴威涛
Engineering 2025
对常规建筑测试的预测误差小于2%，大幅超过现有方法的精度。
推理速度比现有数值方法快3-4个数量级，可将数小时的计算缩短到秒级。
当建筑几何改变而爆炸当量不变时，模型能快速调整荷载预测，无需重新进行昂贵的数值模拟。
在涉及复杂几何建筑和建筑群的极端测试中依然保持高精度，表现出优秀的泛化能力。