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Mask-Morph Graph U-Net：面向大变形的通用碰撞仿真代理模型
非线性有限元碰撞仿真虽然精确，但计算成本高昂，限制了其在迭代设计优化中的应用。基于图神经网络（GNN）的机器学习代理模型提供了一种更快的替代方案。消息传递GNN广泛应用于网格仿真，其共享的节点和边更新函数在不同图结构间具有较好的泛化能力。然而，非共享的边特定聚合层虽能更精确地捕捉非线性关系，但通常需要固定的图连接，限制了泛化性。
本文提出Mask-Morph Graph U-Net (MMGUNet)，一种解决层次化Graph U-Net架构局限性的实用方法。该类架构使用边特定的下采样和上采样层，要求固定的粗网格连接。为在保留此特性的同时改善空间对应关系，MMGUNet在构建跨图边之前，利用特征对齐的重心参数化将粗化后的图层次结构变形至每个输入网格。此外，在监督预训练阶段应用节点掩码，随后进行参数高效微调，其中高参数的边特定层被冻结。
该方法在分布内、分布外及跨组件迁移场景下，使用平均欧氏距离和最大侵入百分比误差进行评估。结果表明，与固定粗网格基线相比，粗网格变形提升了测试精度；而掩码监督预训练减少了训练-测试差异，并在迁移过程中提高了数据效率。与外部基线相比，所提模型也实现了更低的预测误差。这些结果展示了实现可重用、数据高效的基于网格的代理模型用于碰撞安全性设计探索的实用途径。