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No.91-26

著者	1) Changgon Kim, 2) Zeqing Jin, 3) Bowen Zheng
著者（英）	1) Changgon Kim, 2) Zeqing Jin, 3) Bowen Zheng
勤務先	1) Hyundai Motor, 2) University of California, 3) University of California
勤務先（英）	1) Hyundai Motor, 2) University of California, 3) University of California
抄録（英）	This study proposes a geometry-aware Graph Neural Network (GNN) model for predicting stress distributions under dynamic impact on aluminum wheels. The model incorporates a weighted loss function and an edge reconstruction technique to improve accuracy in stress concentration regions. Using high-fidelity 3D finite element data from 85 wheel designs, we applied edge augmentation to enhance generalization with limited samples. The GNN model achieved a MAPE of 7.0% in critical regions, significantly reducing computation time compared to conventional FE analysis. This results demonstrate the feasibility of using GNNs for early-stage structural performance prediction in automotive development. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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