#计算力学

图网络学习粗步长动力学与内部力学响应

论文提出 Newmark-β-DGN，一种结合计算力学结构的图神经网络框架，通过半隐式更新与算子加权虚拟枢纽实现系统级耦合。在可变形梁、人体运动与蛋白质动力学任务中，该框架支持粗时间步长下的长时程预测，且无需力或本构关系监督即可推断出与独立计算吻合的髋膝关节力矩及刚度切线结构。