論文の概要: A Dual-Graph Spatiotemporal GNN Surrogate for Nonlinear Response Prediction of Reinforced Concrete Beams under Four-Point Bending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07201v1
• Date: Sat, 07 Mar 2026 13:20:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:14.087754
• Title: A Dual-Graph Spatiotemporal GNN Surrogate for Nonlinear Response Prediction of Reinforced Concrete Beams under Four-Point Bending
• Title（参考訳）: 4点曲げ下における鉄筋コンクリート梁の非線形応答予測のためのデュアルグラフ時空間GNNサロゲート
• Authors: Zhaoyang Ren, Qilin Li,
• Abstract要約: 4点曲げ下におけるRCビームの時間履歴を近似するために, 二重依存型サロゲートを開発した。 我々は, 夜間変位, 元素ワイド・フォン・ミセス応力, 元素ワイド等価ひずみ (PEEQ) および大域垂直反応力を共同で予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5925656171325127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-fidelity nonlinear finite-element (FE) simulations of reinforced-concrete (RC) structures are still costly, especially in parametric settings where loading positions vary. We develop a dual-graph spatiotemporal GNN surrogate to approximate the time histories of RC beams under four-point bending. To generate training data, we run a parametric Abaqus campaign that independently shifts the two loading blocks on a mesh-aligned grid and exports full-field responses at fixed normalized loading levels. The model rolls out autoregressively and jointly predicts nodal displacements, element wise von Mises stress, element-wise equivalent plastic strain (PEEQ), and the global vertical reaction force in a single multi-task setup. A key motivation is the peak loss introduced when element quantities are forced through node-based representations. We therefore couple node- and element-level dynamics using two recurrent graph branches: a node-level graph convolutional gated recurrent unit (GConvGRU) for kinematics and an element-level GConvGRU for history-dependent internal variables, with global force predicted through pooling on the element branch. In controlled ablations, removing the Element to Node to Element pathway improves peak-sensitive prediction in localized high-gradient stress/PEEQ regions without degrading global load displacement trends. After training, the surrogate produces full trajectories at a fraction of the cost of nonlinear FE, enabling faster parametric evaluation and design exploration.
• Abstract（参考訳）: 鉄筋コンクリート構造物の高忠実性非線形有限要素(FE)シミュレーションは, 荷重位置が変化するパラメトリック環境において, 依然として費用がかかる。 4点曲げ下でのRCビームの時間履歴を近似するために,デュアルグラフ時空間GNNサロゲートを開発した。 トレーニングデータを生成するために,メッシュ整列グリッド上の2つのロードブロックを独立にシフトするパラメトリックAbaqusキャンペーンを実行し,一定の正規化負荷レベルでフルフィールド応答をエクスポートする。 モデルは自己回帰的にロールアウトし, 共同で結節変位, 元素ワイド・フォン・ミセス応力, 元素ワイド等価塑性ひずみ (PEEQ) , グローバル垂直反応力を単一マルチタスクで予測する。 鍵となる動機は、要素量がノードベースの表現によって強制されるときに生じるピーク損失である。 そこで我々は,ノードレベルグラフ畳み込みゲートリカレントユニット(GConvGRU)と,履歴に依存した内部変数の要素レベルGConvGRUの2つのグラフ分岐を用いて,ノードレベルおよび要素レベルダイナミクスを結合する。 制御されたアブレーションでは、ノードから要素への要素の除去は、グローバルな負荷変位傾向を低下させることなく、局所化された高次応力/PEEQ領域におけるピーク感度の予測を改善する。 訓練後、サロゲートは非線形FEのコストのごく一部で完全な軌道を発生させ、より高速なパラメトリック評価と設計探索を可能にした。

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