识别速度提升
一种基于图神经网络的算法，以更高的计算效率和稳定性搜索结构系统的主导失效模式。
Yuxuan, Tian · Guan, Xiaoshu · Huabin, Sun · 鲍跃全
Reliability Engineering and System Safety 2024
利用图神经网络完成图分类，减少可靠性分析次数，算法可在未发现新主导失效模式时提前终止，从而大幅节省计算资源。
即使使用不同的初始训练集，算法仍能收敛到与蒙特卡罗模拟一致的主导失效模式，验证了其稳定性。
通过分层图注意力机制和自适应样本选择策略，算法无需人工设定大量规则即可自动识别代表主导失效模式的图样本。
与遗传算法和β-unzipping方法相比，本算法计算效率更高，适合大规模工程结构的快速分析。