Neuer Graph‑Attention‑Solver revolutioniert Fluid‑Struktur‑Interaktion

Ein neues Modell namens HGATSolver, vorgestellt auf arXiv, bietet einen vielversprechenden Ansatz für die Simulation von Fluid‑Struktur‑Interaktion (FSI). FSI‑Systeme bestehen aus getrennten physikalischen Domänen – Flüssigkeit und Festkörper – die jeweils eigene partielle Differentialgleichungen erfüllen und an einer dynamischen Schnittstelle gekoppelt sind.

Traditionelle lernbasierte Solver haben Schwierigkeiten, die heterogenen Dynamiken dieser Systeme in einem einheitlichen Rahmen zu erfassen. Die unterschiedlichen Lernschwierigkeiten in Flüssigkeits‑ und Festkörperregionen sowie die Instabilität durch die Schnittstellenkoppelung führen häufig zu ungenauen Vorhersagen.

HGATSolver löst diese Probleme, indem es das gesamte System als heterogenes Graphenmodell darstellt. Durch die Verwendung unterschiedlicher Knotentypen und Kanten für Flüssigkeit, Festkörper und Schnittstelle kann das Modell spezialisierte Nachrichten‑Passierungsmechanismen einsetzen, die genau auf die jeweiligen physikalischen Domänen abgestimmt sind.

Zur Stabilisierung expliziter Zeitschritte wurde ein neuartiger, physik‑bedingter Gating‑Mechanismus eingeführt. Dieser fungiert als lernbarer, adaptiver Relaxationsfaktor, der die Zeitschritt‑Berechnung dynamisch anpasst. Zusätzlich sorgt ein Inter‑Domain Gradient‑Balancing Loss dafür, dass die Optimierungsziele über die Domänen hinweg anhand der Vorhersageunsicherheit ausgeglichen werden.

Umfangreiche Tests an zwei selbst erstellten FSI‑Benchmarks sowie an einem öffentlichen Datensatz zeigen, dass HGATSolver die aktuelle Spitzenleistung übertrifft. Das Modell stellt damit einen effektiven Rahmen für Surrogat‑Modelle in gekoppelten Multi‑Physics‑Systemen dar.