Imperial College London（帝国理工学院）

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

Mask-Morph Graph U-Net：一种通用的基于网格的替代模型，用于在大几何变化下预测碰撞worthiness领域

Haoran Li, Tobias Lehrer, Yingxue Zhao, Haosu Zhou, Philipp Stocker, Tobias Pfaff, Marcus Wagner, Nan Li

机构 * Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（帝国理工学院伦敦设计工程学院） ； TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学工程与设计学院） ； Faculty of Mechanical Engineering, OTH Regensburg（雷根斯堡机械工程学院） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 本文提出Mask-Morph Graph U-Net，通过特征对齐的重心参数化和节点掩码预训练，提升网格模拟的通用性和数据效率，适用于碰撞worthiness设计探索。

Comments 48 pages, 15 figures, jounral paper under review

Robust Convex Model Predictive Control with collision avoidance guarantees for robot manipulators

具有碰撞避免保证的机器人操作器鲁棒凸模型预测控制

Bernhard Wullt, Johannes Köhler, Per Mattsson, Mikeal Norrlöf, Thomas B. Schön

机构 * ABB robotics（ABB机器人公司） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（帝国理工学院机械工程系） ； Department of Information Technology, Uppsala University（乌普萨拉大学信息科技系） 纠错

AI总结 提出一种结合鲁棒管MPC与走廊规划算法的凸MPC方案，在模型不确定下实现工业机器人快速无碰撞运动，优于基准方法。

A graph neural network surrogate model for mesh-based crashworthiness prediction of vehicle panel components

基于图神经网络的网格级车辆面板部件耐撞性预测代理模型

Haoran Li, Yingxue Zhao, Haosu Zhou, Tobias Pfaff, Nan Li

机构 * Dyson School of Design Engineering, Imperial College London（迪森设计工程学院，帝国理工学院伦敦分校） ； NVIDIA 纠错

AI总结 提出递归图U-Net (ReGUNet) 代理模型，通过图表示有限元网格，结合层次架构和递归机制，高效准确预测车辆B柱等面板部件的动态变形和耐撞性指标。

Comments Accepted manuscript version. Final published version available in Results in Engineering via DOI: 10.1016/j.rineng.2026.110925

Journal ref Results in Engineering 30 (2026) 110925