Surrogate Models

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RESEARCHarXiv CS.AI·17/04/2026

Interpretable and Explainable Surrogate Modeling for Simulations: A State-of-the-Art Survey and Perspectives on Explainable AI for Decision-Making

Cette étude explore l'intégration de la modélisation de substitution et de l'IA Explicable (XAI) pour les simulations de systèmes complexes, abordant la nature de boîte noire de ces modèles. Elle vise à reconnecter ces domaines complémentaires, montrant comment l'XAI peut décortiquer les modèles de substitution malgré les contraintes d'ingénierie.

simulations Surrogate Models Decision Making machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 22j

Mask-Morph Graph U-Net: A Generalisable Mesh-Based Surrogate for Crashworthiness Field Prediction under Large Geometric Variation

Cet article présente le Mask-Morph Graph U-Net (MMGUNet), une approche qui résout les limitations des architectures hiérarchiques Graph U-Net dans les simulations de crash. Il vise à améliorer la généralisation en conservant une connectivité de graphe grossière fixe tout en améliorant la correspondance spatiale, offrant une alternative plus rapide aux coûteuses méthodes d'éléments finis.

Surrogate Models Crashworthiness Graph Neural Networks machine learning