一种基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法及系统技术方案

本发明专利技术属于计算机领域MEMS膜结构智能仿真方法，特别涉及一种基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法及系统。该方法包括：建立待仿真MEMS膜的边界条件、几何参数和材料特性的模型，进行图形网络模型重构；采用增广矩阵算法对重构的图形网络模型进行增广节点和拓扑的构造，得到图形表示；将图形表示输入预先建立和训练好的人工智能仿真模型中，得到相应的预测仿真结果，所述预测仿真结果包括：MEMS膜的位移、应变、温度、电流、电压、光强度、磁通量和应力分布；所述人工智能仿真模型采用图形神经网络。本发明专利技术有助于缩短产品开发周期，降低计算资源需求，实现快速迭代设计。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机领域mems膜结构智能仿真方法，特别涉及一种基于图形神经网络的mems膜仿真方法及系统。

技术介绍

1、目前的硅基mems膜是多种传感器敏感元件的核心部件，需要在设计时进行模型仿真并进行优化，然而传统的数值仿真算法求解大规模仿真问题时可能需要大量的计算资源，包括时间和内存，求解要很长的计算时间并且需要高性能计算机。传统数值方法无法进行复杂问题仿真尤其是非线性系统或具有复杂结构的模型。传统数值算法通常不提供模型可解释性，难以理解模型的内部运作方式。传统数值算法通常需要精确的数学模型来工作，而对于某些问题，这些模型可能不存在或难以建立。因此在进行mems膜的复杂结构仿真问题时，如何快速高效的进行mems膜仿真计算极为重要。目前国际上尚没有一种基于图形神经网络的mems膜仿真方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术缺陷，提出了一种基于图形神经网络的mems膜仿真方法及系统。

2、为了实现上述目的，本专利技术提出了一种基于图形神经网络的mems膜仿真方法，所述方法包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法，其特征在于，所述MEMS膜的边界条件包括：作用在模型边界上的载荷力、压强、温度、电流、电压、光强度及磁通量以及模型边界约束，所述边界约束包括：固定约束，自由约束，单一约束或多维度约束；

3.根据权利要求1所述的基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法，其特征在于，所述进行图形网络模型重构，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法，其特征在于，所述采用增广矩阵算法对重构的图形网络模型进行增广节点和拓扑的构造，...

【技术特征摘要】

1.一种基于图形神经网络的mems膜仿真方法，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图形神经网络的mems膜仿真方法，其特征在于，所述mems膜的边界条件包括：作用在模型边界上的载荷力、压强、温度、电流、电压、光强度及磁通量以及模型边界约束，所述边界约束包括：固定约束，自由约束，单一约束或多维度约束；

3.根据权利要求1所述的基于图形神经网络的mems膜仿真方法，其特征在于，所述进行图形网络模型重构，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图形神经网络的mems膜仿真方法，其特征在于，所述采用增广矩阵算法对...

【专利技术属性】
技术研发人员：端木正，吕思远，郭军伟，程千禧，万蔡辛，高昊，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：