粗网格图神经网络预测参数化非定常流稀疏观测量
原文标题：Predicting Sparse Observables in Parameterized Unsteady Flows Using Coarse-Mesh Graph Neural Networks
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arXiv 论文提出直接在粗网格上部署图神经网络的降阶模型，跳过全状态重建，用于参数化二维/三维受限圆柱流与不均匀加热腔。模型可泛化到未见工况并准确预测稀疏探针位置与积分量，训练时间与内存均优于细网格代理。配合频谱引导的自适应采样，最大误差降低一个数量级。
- 问题
- 高维非定常流只需少量观测量时，全状态重建代理模型成本过高。
- 方法
- 直接在粗网格上部署GNN跳过全状态重建，配合频谱引导自适应采样与噪声增强展开训练。
- 结果
- 自适应采样使最大误差降低一个数量级，性能优于DMD、U-Net与FNO且成本更低。
- 影响
- 为工程仿真提供低成本降阶方案，粗网格加自适应采样即可替代细网格代理。
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