关键词：有限元分析;深度学习;图网络;汽车座椅
摘 要：有限元分析作为一种重要的计算机辅助工程技术，在汽车零部件开发中起着极为重要的作用，但是在分析复杂问题时耗时长，影响开发周期。为此，本文提出了一种以有限元仿真提供样本数据、以图网络技术建立有限元输入与输出间的映射关系的神经网络方法，将该图网络方法应用于座椅骨架总成的应力场预测。该预测方法中采用图节点和图边模拟了有限元模型中节点间的连接关系，由此表达有限元模型中单元之间的拓扑关系，并将预测结果与有限元仿真结果进行了对比。结果表明该方法能准确预测座椅骨架总成的最大应力及其出现的位置，对应力分布一致性均有较好的预测能力，且计算速度比相应有限元求解度快3个数量级以上。
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