Deep learning-driven preconditioned conjugate gradient method for finite element analysis

2026-05-05

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AI

DOI：10.1016/j.engappai.2026.114980

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摘要

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• 开发了一种稀疏U型神经网络用于有限元预条件化。 • 基于条件数的损失函数被开发用于共轭梯度预条件器。 • 一种缓存辅助的Lanczos方法加速了稀疏矩阵的损失评估。 • 所提出的方法在整体效率上优于传统预条件器。 • 对于具有不同材料的土木刚度矩阵，实现了强泛化能力。

Keyword:

sparse neural network

preconditioned conjugate gradient

finite element analysis

condition number

cache-assisted Lanczos method