利用嵌入降阶模型的图神经网络实现互连结构系统的拓扑自适应地震响应预测

基于摘要分析。本文研究互连变电站设备在地震激励下的动态响应预测，提出 ROM embedded Graph Neural Network（ROMeGNN），将部件级降阶物理模型嵌入图神经网络，以兼顾预测速度与不同结构拓扑下的适用性；研究对象是工程结构的地震数字孪生，并非 EEG 或 BCI。 方法将结构部件表示为节点、机械连接表示为边，先把各部件的高保真有限元模型降阶为模态表示，再将其作为 GNN 内部的可微动力学算子。GNN 不直接拟合完整响应，而是通过消息传递估计随拓扑变化的部件间相互作用力；这些力作为耦合输入进入可微 ROM 求解器，推动模态状态演化。其主要设计价值在于保留已知的部件级物理规律，将数据驱动学习集中于复杂的部件间耦合关系。 作者报告，在随机地震输入驱动的互连变电站设备上，该框架可快速预测与地震损伤评估有关的响应量，并适用于不同布局、部件组合及激励情景。摘要未提供误差指标、计算加速比、训练与测试划分或对照基线，因此尚不能判断其对未见拓扑的泛化范围，亦不能量化相对高保真仿真或纯数据驱动方法的优势；实验协议、消融及统计信息尚未验证。 平台推测（待验证）：这种“已知动力学推进、学习未知耦合”的分工，可能为具有可信动力学先验的神经信号建模提供方法参考，但工程部件的机械连接不能直接等同于 EEG 通道关系。摘要尚不足以建立具体的 EEG 迁移路径或提出有依据的复现实验；已有 EEG 相关工作尚未检索确认。复现原方法还需核对部件模型与模态截断方式、耦合力监督来源、时间积分方法及跨布局评估设置。