El análisis por elementos finitos (FEM) es una herramienta indispensable en la ingeniería estructural moderna, pero su elevado coste computacional limita la exploración de múltiples iteraciones de diseño o escenarios de carga. En este contexto, los modelos sustitutos basados en aprendizaje automático han surgido como una alternativa prometedora, aunque la mayoría enfrenta un desafío crítico: la generalización a geometrías variables. Una investigación reciente propone una red de grafos de malla (MGN) para predecir campos de tensión de von Mises en componentes estructurales 2D con agujeros de forma arbitraria. A diferencia de enfoques tradicionales que usan coordenadas absolutas de nodos, esta arquitectura codifica tipos de nodo (borde fijo, superficie libre, borde de agujero), características relativas de aristas (distancia entre vecinos) y características globales (carga aplicada), logrando invariancia traslacional y rotacional. Esto permite que el modelo generalice a geometrías no vistas sin necesidad de reentrenamiento.

Entrenado con 11 placas bajo 20 condiciones de carga y evaluado en 7 geometrías y 3 cargas nuevas, el MGN alcanzó un coeficiente R² superior a 0.97 en el mejor caso, frente a valores entre 0.01 y 0.86 de modelos convencionales como Random Forest, Gradient Boosting o K-Nearest Neighbors. Incluso en los casos menos favorables, el MGN superó a los métodos clásicos. Este avance extiende el marco de simulación basado en mallas de Pfaff et al. (2020) a la mecánica estructural, demostrando que las redes neuronales de grafos pueden actuar como sustitutos eficientes del análisis FEM en geometrías variadas.

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