一种智能动力学快速仿真方法

本发明公开一种智能动力学快速仿真方法。本发明涉及有限元仿真技术领域，解决现有技术不能满足高维非线性结构动力学实时预测与冲击加速度在线反演的问题。本发明基于深度学习算法，通过图结构深度算子函数到函数的映射思想实现对现有算子学习范式的结构级重构。本发明彻底摆脱了DeepONet所倚重的双塔式分支‑主干拓扑；亦未循FNO的频域核积分路径，取而代之的是一条端到端、串行递进的单一计算通路，将空间关联模式与时间演化规律在隐空间内同步编码，直接投射至目标时刻的函数表示。该设计在算子逼近的语义上保留了函数到函数的可微映射能力，也在图域时序任务中克服了框架因结构割裂而产生的归纳偏差。