Я хочу обучить модели на FEM моделировании и прогнозировать деформации и напряжения.
Таким образом, вход - это геометрия (~ 100k узлов с размерами x, y, z) и «мастер-узел», где применяется деформация (граничные условия). Что меняется в разных случаях, так это геометрия (количество и расположение узлов) и главный узел. Штамм применяется то же самое.
Выход - это деформации dx, dy, dz каждого узла и напряжение, которое он принимает, а именно выход представляет собой матрицу ~ 100k x 4. Идея состояла бы в том, чтобы обучить 2 разные модели, одну для деформаций, а другую для напряжений ...
Какие-либо предложения по тому, какой алгоритм и архитектура могут быть подходящими? Данные кажутся последовательными, потому что деформация передается от узла к узлу, но все, что я обнаружил, было по NLP, где информация перемещается 1D. Есть ли способ применить Recurrent NN в 3D-данных и относится ли это к этой проблеме?
Спасибо!