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申请/专利权人：北京信息科技大学

摘要：本发明属于计算机领域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。

主权项：1.一种基于图形神经网络的MEMS膜仿真方法，所述方法包括：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；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；所述几何参数包括：MEMS膜的形状结构、尺寸和界面厚度，通过计算机图形化建模或三维几何检测仪器进行重建获得；所述材料特性包括：MEMS膜的材料属性，包括介电常数、密度、热传导系数、弹性模量、泊松比及磁导率，所述材料特性作为模型节点的本征特性；所述进行图形网络模型重构，包括：基于几何参数创建MEMS膜的图形表示，在图中，每个节点表示MEMS膜上的一个离散点，节点之间的连接关系由边表示，图g满足下式： 式中，ε是图形拓扑结构的所有成对关系边的集合，θ表示需要仿真的全局物理属性的向量，包括载荷力、压强、温度、电流、电压及磁通量，代表每个节点索引值ni组成的离散网格的节点信息，满足下式： 其中，xi为单位节点的坐标向量，i代表节点的序号；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，得到图形表示包括：步骤1输入连接性εin最近领域节点数量为κ，虚拟节点基数为η；步骤2初始化：进行初始离散网格根节点结构建立；建立循环变量i，匹配所有结构节点；将初始节点通过邻域转化κ作为输入创建簇C；在所有簇中心创建新的初始根部节点；将根部节点匹配到虚拟节点的每一层的层内的c；步骤3在循环变量i未达到设定值n时，执行以下处理，否则转至步骤4；寻找邻域节点创建簇；连接所有根部节点；循环变量i自加一，转至步骤3；步骤4定义增广节点域和增广拓扑结构ε′，对每个节点的所有传入消息求和来合并消息进行节点向量更新建立包括节点nj发送有向边的所有节点集合，成为其增广邻域图形

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