一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统及方法与流程

本发明涉及物理仿真，尤其涉及一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统及方法。

背景技术：

1、物理仿真技术是科学计算、工程设计与工业优化的核心基础支撑，已从单一求解工具演进为贯穿数字孪生、复杂装备研发、智能制造全流程的关键基础设施。在航空航天、汽车空气动力学、能源装备等领域，工程对象普遍具有边界复杂、尺度跨度大、工况多变等特征，传统高保真数值求解方法虽精度可靠，但计算周期长、算力消耗大，难以满足批量参数扫描、实时反馈等工程需求。

2、近年来，以机器学习为基础的数据驱动物理仿真技术快速发展，形成了“离线学习、在线预测”的加速路线，但现有方案仍存在明显局限：传统数值仿真技术在多参数重复求解场景效率低下；物理信息神经网络在复杂耦合机理下优化困难；神经算子方法依赖规则网格，对非结构网格适应性差；图神经网络与transformer的融合架构未针对物理场回归任务专门优化，存在注意力复杂度高、局部物理方向性表达不足、边界条件处理不可靠、大规模工业场景扩展性差等问题。

3、综上，现有技术尚未形成能够同时统一多源条件表达、保持非结构几何拓扑、显式编码局部方向性传输、以线性复杂度建立全局关联并可靠约束边界条件的整体技术框架，无法满足复杂工业场景下高效、高精度物理仿真的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统及方法，解决上述技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，包括多源条件采集单元、流形嵌入感知单元、图算子推演识别单元及结果显示单元；

3、多源条件采集单元，用于接收待仿真对象的信息，并整理为节点级局部特征和样本级全局工况条件；

4、流形嵌入感知单元，用于对信息进行条件对齐与统一编码，依据物理方向性完成拓扑感知稀疏采样，构建稀疏图表示并投影至潜在空间；

5、图算子推演识别单元，用于在潜在空间执行多层图变换处理，融合局部通量方向消息传递与投影式全局注意，输出物理场预测的高阶表征；

6、结果显示单元，用于区分稳态或瞬态任务执行解码，对结果进行显式边界约束修正，输出并展示目标物理仿真结果。

7、优选的，多源条件采集单元接收的信息至少包括几何信息、边界条件及参数时序；多源条件采集单元兼容传统数值仿真软件、网格预处理器、实验反演结果或工业数据库的数据导入，具备缺失字段合法性检查、归一化及类型编码功能，长时域场景支持自回归滚动输入。

8、优选的，流形嵌入感知单元包括条件对齐子模块、位置编码子模块、拓扑采样子模块及图嵌入子模块；位置编码子模块采用多尺度周期编码增强坐标表征，拓扑采样子模块按网格规模差异化采样。

9、优选的，图算子推演识别单元包括通量传递子模块、投影注意子模块、残差归一子模块及层级堆叠子模块；残差归一子模块用于防止深层堆叠训练不稳定，层级堆叠子模块逐层提取局部到全局的物理模式。

10、优选的，通量传递子模块在有向边上执行局部消息传播时，先对边表示与关联的源节点、目标节点表示进行联合更新，再将每条边拆分为出流方向和入流方向的定向信息并分别在节点上均值聚合；系统支持超大规模网格的子图分块与重叠区域结果聚合。

11、一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，包括以下步骤：

12、s1、采集待仿真对象的几何坐标、网格节点属性、边界条件、初始状态、物理参数及时间步信息，分层整理为节点级局部特征与样本级全局工况条件；

13、s2、对异构特征进行条件对齐与统一编码，依据物理通量方向拓扑感知稀疏采样，构建稀疏图并投影至潜在空间；

14、s3、在潜在空间进行多层图变换，通过定向消息传递保留局部输运关系，结合投影式全局注意建模全局依赖，生成高阶表征；

15、s4、稳态任务直接解码高阶表征，瞬态任务采用增量式时序外推解码，对解码结果执行显式边界约束修正，输出并展示仿真结果。

16、优选的，s2中，稀疏采样策略为：中小规模网格保留方向性约束边集，大规模网格随机边采样，超大规模网格采用点边一致采样并分块处理。

17、优选的，s3中，投影式全局注意通过一组远少于节点数量的可学习查询向量，将大规模节点投影至低维全局子空间精炼后回传，线性复杂度恢复长程依赖。

18、优选的，s4中，增量式时序外推将当前潜在表示解码为下一时刻状态增量，与上一时刻状态组合形成连续时间推进结果，支持长时域预测。

19、优选的，s4中，显式边界约束修正包括固壁无滑移边界速度置零、周期边界、通量边界及指定梯度边界的规则适配修正。

20、因此，本发明采用上述一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统及方法，具有的有益效果为：

21、1、提升复杂几何与非结构网格适应性：通过多源条件统一采集与流形嵌入感知机制，将坐标、场值、节点类型、物理参数及时间信息纳入同一表示体系，结合拓扑保真的有向采样策略，使系统在曲面、异形边界及多尺度网格上保持稳定建模能力，支持几何、边界及工况变化时的迁移推理，拓宽了代理仿真系统的适用范围。

22、2、兼顾计算效率与规模扩展性：拓扑感知采样机制在保留物理方向性和连接骨架的前提下压缩边数量，降低图传播开销；投影式全局注意通过可学习查询向量构建低维全局子空间，将全局依赖建模转化为线性复杂度计算。本方案平均实现约26.70%的相对误差下降，同时参数量降低约55.32%，浮点计算量降低约50.60%，在精度、参数规模与算力消耗间实现均衡优化。

23、3、增强长时域预测稳定性：采用增量式时序外推与图算子层级推理相结合的方式，通过局部通量传递保留短程演化关系，通过投影式全局注意补充远距离耦合信息，有效降低滚动预测过程中的误差放大风险。

24、4、具备多任务统一建模能力：通过统一的输入表示、图嵌入方式及图算子主干，同时支持稳态前向与瞬态演化任务，兼顾场分布预测与系数类指标预测，无需为不同任务重新设计主干网络，显著降低开发维护成本。

25、5、提升物理一致性与工程落地性：引入显式边界修正机制，在不增加模型复杂度的前提下保证关键边界节点满足约束规则，避免隐式学习边界规律的不稳定性；支持超大规模网格的子图分块、批量推理与重叠区域聚合，便于部署到工业软件及数字样机平台。

26、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

1.一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，其特征在于：包括多源条件采集单元、流形嵌入感知单元、图算子推演识别单元及结果显示单元；

2.根据权利要求1所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，其特征在于：多源条件采集单元接收的信息至少包括几何信息、边界条件及参数时序；多源条件采集单元兼容传统数值仿真软件、网格预处理器、实验反演结果或工业数据库的数据导入，具备缺失字段合法性检查、归一化及类型编码功能，长时域场景支持自回归滚动输入。

3.根据权利要求1所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，其特征在于：流形嵌入感知单元包括条件对齐子模块、位置编码子模块、拓扑采样子模块及图嵌入子模块；位置编码子模块采用多尺度周期编码增强坐标表征，拓扑采样子模块按网格规模差异化采样，差异化采样指当节点数小于105时保留方向性约束边集，当节点数在105至106之间时进行随机边采样，当节点数大于106时进行点边一致采样并分块处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，其特征在于：图算子推演识别单元包括通量传递子模块、投影注意子模块、残差归一子模块及层级堆叠子模块；残差归一子模块用于防止深层堆叠训练不稳定，层级堆叠子模块逐层提取局部到全局的物理模式。

5.根据权利要求4所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统，其特征在于：通量传递子模块在有向边上执行局部消息传播时，先对边表示与关联的源节点、目标节点表示进行联合更新，再将每条边拆分为出流方向和入流方向的定向信息并分别在节点上均值聚合；系统支持超大规模网格的子图分块与重叠区域结果聚合。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，其特征在于，s2中，稀疏采样策略为：中小规模网格保留方向性约束边集，大规模网格随机边采样，超大规模网格采用点边一致采样并分块处理。

8.根据权利要求6所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，其特征在于：s3中，投影式全局注意通过一组远少于节点数量的可学习查询向量，将大规模节点投影至低维全局子空间精炼后回传，线性复杂度恢复长程依赖。

9.根据权利要求6所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，其特征在于：s4中，增量式时序外推将当前潜在表示解码为下一时刻状态增量，与上一时刻状态组合形成连续时间推进结果，支持长时域预测。

10.根据权利要求6所述的一种基于流形嵌入的高效物理仿真系统的方法，其特征在于：s4中，显式边界约束修正包括固壁无滑移边界速度置零、周期边界、通量边界及指定梯度边界的规则适配修正。