P-DivGNN重建微观局部应力场

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Manuel Ricardo Guevara Garban 等人的预印本，提出物理信息机器学习框架 P-DivGNN，用于重建微观尺度局部应力场。该框架面向多尺度仿真场景：给定周期性微结构网格与宏观平均应力值，将周期性微结构表示为图，结合消息传递图神经网络，在给定宏观平均应力值的情况下重建微观尺度局部应力场。训练中引入物理约束以约束局部应力场平衡状态，并采用周期性图表示施加周期性边界条件。在线性与非线性超弹性响应及不同几何构型上评估显示，非线性超弹性情形下该方法相比有限元仿真取得显著计算加速。目前该工作以预印本形式发布，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。