边界条件感知Transformer神经算子预测碰撞
原文标题：BAT-NO: A Boundary-Condition-Aware Transformer Neural Operator for Crashworthiness Prediction of Vehicle Components
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论文提出BAT-NO，一种边界条件感知的Transformer神经算子，用于车辆部件瞬态位移场与碰撞性能的自回归预测。在B柱仿真框架下，最困难场景误差较次优模型降低32.6%，多数碰撞指标中位误差低于3%，表明显式局部与全局边界条件表示可提升设计空间泛化能力。
- 问题
- 部件级碰撞代理模型在边界条件变化时泛化差，难以支撑迭代设计。
- 方法
- BAT-NO 用循环网格处理加潜网格傅里叶算子，通过局部-全局机制把边界条件注入潜网格。
- 结果
- 最困难场景平均误差较次优模型降低 32.6%，多数碰撞指标中位误差低于 3%，调参后验证误差从 0.451 降到 0.269 mm。
- 影响
- 显式建模边界条件可让神经算子代理覆盖更大设计空间，减少高保真有限元仿真次数。
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