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M01 Connecting rod checkpoint

已完成

M01 已完成 按用户最新训练范围结项

原14组算子与近百万参数 GNOT 已完成6000步。近百万 GNO 由用户在4852步终止，保留2000和4000步评估；WNO、GAOT均在2000步触发用户指定停止条件。未完成、已停止或不适用的评估栏统一以“-”占位，已取得的结果保留。完成表示本轮任务结项，不表示所有配置均训练到6000步或达到目标精度。

比较口径与不公平项
  • 统一算子组与 TS3 MSE、FNO M07 使用同20个纯拉伸TRAIN案例、1,083,269个原TET10节点、50维输入、同normalized MSE、seed与学习率协议；每步累积20例，只在2000/4000/6000步评估。这里是单seed训练集拟合，不能作为泛化结论。
  • 参数量不完全相等：原算子组从32,740到7,331,021；表中展示精确参数数及相对981,348参数TS3的倍数。新增四配置约98万至100万参数，仍未配平FLOPs、显存或训练耗时，不宣称等算力比较。
  • MGN历史参考采用不同的物理相对平方训练损失，与本轮normalized MSE不同；早期56维输入、容量、密度/曲率监督及历史TS3/FNO实验在下方独立保留，不能与新50维协议合并当作单因素对照。
  • 停止配置只参与其已实际完成的共同预算比较；不将4000步结果填入6000步，不将缺失值当零。MGN不补造未核对的四项局部指标。

新增近百万OFormer已完成：991,359参数（TS3的1.0102倍），同协议6000步，actualbest6000，活动用时91.3分钟。恰好6000步 U=1.175%、VM=6.880%；原1,363,588参数OFormer单独保留。宽度109、4层编码器和4层解码器，原forward不变；参数接近不代表算力匹配。补充实验六项曲线与完整预算结果 · CPU导出核对

参数量、实际预算与固定步数物理误差

数值为20例物理相对L2的算术平均；每格依次为 U / VM，越低越好。参数倍数仅供识别容量差异。 参数比≤1.05的配置统一放在上组，>1.05的放在下组，不适用或参数未确定的另列。点击表头2000/4000/6000步可切换预算并保留当前U/VM指标；点击对应列的U或VM可直接选择该步数与指标，再点同一标题切换升降序。本页所有表格均可点击标题排序。默认按6000步VM误差升序，同值按另一项误差排序；缺少所选步数结果的配置始终置于组末。MGN保留不同训练损失的参考标记。

当前排序：6000步 · VM误差升序（低→高）；各参数组分别排序，缺失结果始终放在组末。

配置参数量相对TS3参数状态
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参数比 ≤1.05×
MGN（历史参考）985,5401.00×6000步；训练损失不同2.531% / 9.234%2.276% / 7.418%2.084% / 6.652%
OFormer_1M991,3591.01×6000步完成1.624% / 7.783%1.383% / 7.264%1.175% / 6.880%
GNOT_1M984,2761.00×6000步完成2.562% / 10.074%2.480% / 8.585%1.958% / 7.605%
TS3981,3481.00×6000步完成2.175% / 10.180%1.748% / 8.257%1.500% / 7.669%
Transolver985,1561.00×6000步完成2.253% / 10.113%1.896% / 8.505%1.585% / 7.706%
Transolver++858,1880.87×6000步完成2.245% / 11.264%1.972% / 9.015%1.557% / 7.934%
FNO M07981,3101.00×6000步完成3.160% / 13.621%2.897% / 12.980%2.582% / 12.226%
TFNO514,6850.52×6000步完成4.051% / 13.779%3.642% / 13.087%3.166% / 12.361%
GNO32,7400.03×6000步完成8.569% / 25.465%8.466% / 24.771%8.301% / 22.873%
DEEPONET419,3320.43×6000步完成7.743% / 26.728%6.597% / 25.907%5.682% / 22.897%
LSM937,6610.96×6000步完成26.344% / 36.027%29.396% / 40.942%29.586% / 45.814%
GNO_1M1,002,8851.02×用户在4852步终止3.372% / 14.467%3.082% / 13.641%-
WNO_980K979,9681.00×2000步条件停止5.907% / 18.748%--
GAOT_980K980,5901.00×2000步条件停止4.865% / 21.216%--
参数比 >1.05×
GNOT3,877,2683.95×6000步完成1.830% / 7.789%1.572% / 7.245%1.330% / 6.766%
OFormer1,363,5881.39×6000步完成1.594% / 7.842%1.396% / 7.229%1.171% / 6.816%
GINOT2,862,9172.92×6000步完成5.647% / 9.360%3.991% / 8.449%3.238% / 7.911%
UNO7,331,0217.47×6000步完成3.298% / 10.365%2.962% / 9.880%2.588% / 9.407%
PCNO3,008,9963.07×6000步完成5.245% / 10.856%4.620% / 10.147%4.097% / 9.486%
FNOGNO1,619,5881.65×6000步完成10.370% / 20.546%10.071% / 19.504%9.466% / 18.481%
GINO1,616,1501.65×6000步完成10.513% / 20.750%10.063% / 19.995%9.384% / 19.144%
ONO1,608,4521.64×6000步完成107.885% / 84.947%105.759% / 87.424%106.000% / 83.020%
WNO 原配置4,591,4854.68×零步失败；以979,968参数配置重跑---
GAOT 原配置1,587,8061.62×零步失败；以980,590参数配置重跑---
不适用或参数未确定
GeoFNO--原非均匀warp仅支持2D---
RIGNO--原三角形预处理不适用真四面体---
CNO--原实现仅支持1D/2D---

0095典型算例 · 全部模型预测对比

点击上表模型名称可打开对应预测；也可在下方选择任意模型A/B，显示有限元真值、两组预测及两组绝对误差。25个有结果的模型配置、63个已保存预算快照均可切换；没有输出的配置说明原因。可选位移/VM、2000/4000/6000或最新保存、同步旋转与缩放、网格和原节点。

“最新保存”可能对应不同实际预算；MGN的6000预算导出为best5950，GNO最新4000、WNO/GAOT最新2000，界面均明确标注。只读取现有原节点预测，不新增NN/FE计算。

全屏打开模型选择与场对比 ↗

OFormer近百万补充实验曲线与0095精确6000步空间对照OFormer近百万与原配置及三个近百万参考的六项误差

仅实际2000/4000/6000评估点；原136万配置与近百万配置分开。下图为0095单例，不能替代20例平均，四场使用共同完整色标。

OFormer近百万精确6000步原节点空间对照连续分片1OFormer近百万精确6000步原节点空间对照连续分片2OFormer近百万精确6000步原节点空间对照连续分片3OFormer近百万精确6000步原节点空间对照连续分片4

停止依据：WNO在2000步 U=5.907%、VM=18.748%；GAOT U=4.865%、VM=21.216%。两项均严格高于 TS3（2.175% / 10.180%）、GNOT近百万（2.562% / 10.074%）和 MGN（2.531% / 9.234%），因此停止。近百万GNO的4000步 U=3.082%、VM=13.641%，其后由用户明确终止。

近百万参数配置在实际评估步数上的六项误差
只连接真实保存的评估点；停止后无未来补点。MGN虚线仅为不同损失下的U/VM参考。近百万GNOT恰好6000步 U=1.958%、VM=7.605%。
全部配置在2000、4000、6000步的六项误差

top5%和top1%集合由真实VM定义；高曲率子集仅依赖几何。峰幅项为各例最大VM的绝对相对偏差均值。所有数值单位为%。

配置参数量步数UVMtop5% VMtop1% VM高曲率 VM平均绝对峰幅偏差
Transolver985,15620002.25321510.11277312.68857217.41867510.98357132.206721
Transolver985,15640001.8957708.50516410.94575714.7943389.16780828.406998
Transolver985,15660001.5848477.7059839.92739413.1802868.28455725.140534
Transolver++858,18820002.24506111.26393313.69818118.49473312.38289332.158480
Transolver++858,18840001.9723009.01486911.22447914.9847649.73372128.812278
Transolver++858,18860001.5568587.9337689.92531713.0530708.53549824.270680
TFNO514,68520004.05138513.77934016.77314023.92170615.54083429.933619
TFNO514,68540003.64240013.08668715.93450722.63920714.76633929.010222
TFNO514,68560003.16644112.36086315.13407321.35348013.96286427.811881
UNO7,331,02120003.29789710.36476812.45991117.64250811.36527525.840966
UNO7,331,02140002.9618079.88041412.03545516.97428910.81361525.107120
UNO7,331,02160002.5882989.40719711.68026716.41446410.29171124.218816
DEEPONET419,33220007.74252226.72769238.33882851.05152729.91603552.671631
DEEPONET419,33240006.59721125.90731236.41019648.90919329.01516152.584043
DEEPONET419,33260005.68176622.89670731.07236843.32856026.18749851.652142
GNOT3,877,26820001.8300947.78926910.09940713.7467248.57692125.955820
GNOT3,877,26840001.5716767.2451569.49925012.8399637.96823224.044095
GNOT3,877,26860001.3299706.7664478.93493111.9265497.44351621.522664
ONO1,608,4522000107.88501184.94746468.14846873.51318970.13597480.509175
ONO1,608,4524000105.75889587.42387367.47167572.61316271.23022680.523833
ONO1,608,4526000106.00033283.02000975.33052379.21474874.33992684.657015
GNO32,74020008.56870925.46526036.22431448.84257228.55312352.585024
GNO32,74040008.46596024.77147734.93570047.24184627.65958652.383122
GNO32,74060008.30058722.87324231.65352843.45173925.22937950.119969
GINO1,616,150200010.51340020.74950626.18956736.47452722.65062938.506206
GINO1,616,150400010.06294319.99481725.01672735.00930721.77704436.838684
GINO1,616,15060009.38393119.14415723.65446733.21995720.82934735.018360
FNOGNO1,619,588200010.37020720.54564626.07270836.36813322.48245138.932671
FNOGNO1,619,588400010.07089319.50420224.65572034.62662621.29860236.630601
FNOGNO1,619,58860009.46649718.48054823.13907632.61900320.19980534.223727
GINOT2,862,91720005.6470899.35971810.48194714.0031269.85766619.460540
GINOT2,862,91740003.9910728.4490169.53798812.6092428.84661218.105461
GINOT2,862,91760003.2375017.9113588.89805611.6311188.24683617.193858
PCNO3,008,99620005.24463510.85600013.99144220.30288712.21388432.188283
PCNO3,008,99640004.62045310.14745813.09827118.98270411.37266131.461664
PCNO3,008,99660004.0969639.48605212.21157617.60003710.55243230.107131
LSM937,661200026.34383036.02703935.43323437.92594536.17791424.011988
LSM937,661400029.39559840.94198739.92858541.34809040.81191121.173491
LSM937,661600029.58594345.81367042.23492041.90482344.95763622.731831
OFormer1,363,58820001.5944237.8422709.99377013.2227708.46361222.330079
OFormer1,363,58840001.3957897.2287259.36529612.3593927.83640419.814785
OFormer1,363,58860001.1713406.8157268.93149811.8200787.41790518.434776
TS3981,34820002.17523110.17961712.37364416.66129711.05300030.810303
TS3981,34840001.7484258.25733910.33820713.8494068.87997826.721121
TS3981,34860001.5003787.66862310.02253813.4325568.24630724.474378
FNO M07981,31020003.16034113.62095916.90236724.44562415.57744330.969424
FNO M07981,31040002.89725012.97978416.13470623.30248914.85254730.426579
FNO M07981,31060002.58219912.22584315.20063821.90527613.94941429.833282
GNO_1M1,002,88520003.37237814.46703217.52406325.44258015.84336536.417215
GNO_1M1,002,88540003.08161013.64111016.42638123.86103114.97641535.251745
GNO_1M1,002,8856000------
GNOT_1M984,27620002.56165810.07407012.10733516.30067711.05810728.740417
GNOT_1M984,27640002.4802818.58512810.71049514.3379659.32546626.497408
GNOT_1M984,27660001.9576287.6054779.84120913.2026508.28831823.831808
WNO_980K979,96820005.90748618.74845724.33309634.89873320.61067537.873663
WNO_980K979,9684000------
WNO_980K979,9686000------
GAOT_980K980,59020004.86468421.21552227.95661538.88472423.19278738.108641
GAOT_980K980,5904000------
GAOT_980K980,5906000------
OFormer_1M991,35920001.6238877.7833549.93419413.0273308.37222223.295291
OFormer_1M991,35940001.3830567.2636299.38357712.2760927.84016320.586328
OFormer_1M991,35960001.1748066.8795939.06296111.9747077.44839719.030848
实际保存步数、actualbest与活动时间

actualbest仅在已完成组的三次规定评估中选择；停止组不补造6000预算best。活动分钟包含训练、评估、保存及其它开销，恢复、排队与墙钟不等同；并行组活动时间有重叠，不能视为独占GPU吞吐。

配置保存步数actualbest步数活动分钟训练分钟评估分钟保存分钟
Transolver60006000211.81198.330.040.38
Transolver++60006000263.81246.520.030.41
TFNO6000600045.4841.380.020.30
UNO60006000130.90118.750.032.18
DEEPONET6000600086.8778.690.020.19
GNOT60006000403.04367.440.071.24
ONO60006000358.36327.670.080.47
GNO60006000111.29101.260.030.08
GINO60006000105.2695.430.050.44
FNOGNO6000600093.6586.370.030.49
GINOT60006000134.38125.580.040.73
PCNO6000600095.8490.190.030.58
LSM6000200077.8372.690.040.30
OFormer6000600092.7785.570.020.36
TS360006000152.25---
FNO M076000600026.76---
GNO_1M4852--894.880.060.18
GNOT_1M60006000423.82389.950.080.88
WNO_980K2000-32.1230.550.010.10
GAOT_980K2000-66.2862.950.010.21
OFormer_1M6000600091.3283.310.040.30
原14组完整曲线与GNOT的0095空间对照原14组算子的六项误差

0095仅为单例，不能替代20例平均；图为GNOT近百万恰好6000步，全原外表面节点、四场共同完整物理色标，不以actualbest替换。

0095有限元TS3FNO与GNOT的位移应力空间对照

完整指标与参数 JSON · 固定预算六项误差 CSV · 独立结果页

原零步故障与不适用实现保留原因；没有以2D投影或其他网络替代。原V100全量训练与暂停FP64不计作已完成计算，后续预算记“-”，按本次用户结项指示不作为M01继续进行的前置条件。旧实验数据与离线PDF保留原时间范围。

损失、几何特征与网络容量

本轮实验已完成
MSE、对数应力、峰值加权与几何特征的六项物理误差曲线
只连接三次实际评估点；所有误差均回到原节点物理量计算。点击图片查看原图。
6000步 · 误差 (%)UVMtop5% VM峰幅偏差
MSE / slice41.5007.66910.02324.474
LOG1.20810.74415.11731.403
PEAK1.6227.7068.21618.820
+GEOM1.3797.4009.25721.877

AI审阅 · Codex（ChatGPT）

  • 峰值加权改善峰区；对数应力没有改善应力误差。
  • 边距离与曲率特征改善均值；切片收益不单调，FNO增加模态有帮助。
  • 整体场已有改善，0095尖峰仍明显漏掉。仅为TRAIN拟合，不能作泛化结论。
查看详情 · 本轮完整指标、方法、耗时与评审依据

本轮九组单因素实验

同20个纯拉伸TRAIN几何、1083269个原TET10节点，单seed 20261029。每组6000次更新，每次累积全部20场；仅2000/4000/6000完整评估。九组均完成120000 case-updates，actualbest均为6000。M01已按用户最新范围结项；原V100全量训练未计作完成，保留为“-”。

模型参数输入维有效分钟actualbest
TS3_MSE98134850152.2486000
TS3_LOG98134850153.0696000
TS3_PEAK98134850161.3186000
TS3_MSE_GEOM98186052153.2936000
TS3_MSE_S01698298050151.7086000
TS3_MSE_S06498950850184.0866000
FNO_MSE_M042581425026.4596000
FNO_MSE_M079813105026.7606000
FNO_MSE_M1026842545026.8636000

相同步数不代表参数、FLOPs和时间配平；有效耗时是本次运行记录，不作受控吞吐结论。不同训练loss数值不直接比较。actualbest由三次无权重物理U/VM相对L2平方目标选取，与exact epoch分开。

全部三次评估 · 物理误差 (%)

模型updatesUVM真实top5% VM真实top1% VM高曲率VM峰幅偏差
TS3_MSE20002.1752312610.1796170712.3736439816.6612966011.0530003030.81030315
TS3_MSE40001.748425238.2573385010.3382074213.849405888.8799775726.72112097
TS3_MSE60001.500378427.6686225910.0225377413.432556348.2463073824.47437833
TS3_LOG20001.5813132813.5494404519.8975304527.8840086015.6163087528.31372872
TS3_LOG40001.3833600312.1457040817.4724737024.5200765414.0032025129.75211870
TS3_LOG60001.2078244310.7444097515.1170459021.2871870512.2019167331.40292934
TS3_PEAK20002.3209018810.077602999.3939438812.3192400710.5959370024.11778881
TS3_PEAK40001.903700598.373368008.6654250711.368796118.8238808920.95120085
TS3_PEAK60001.622279347.705853128.2163982310.837337488.1737048418.81999128
TS3_MSE_GEOM20001.871415108.6136065110.2982806513.750155259.1967065926.59274716
TS3_MSE_GEOM40001.630564267.897479489.7066681012.844739978.4000111924.59043371
TS3_MSE_GEOM60001.378614387.399808249.2574174412.278219217.8652988121.87696136
TS3_MSE_S01620002.1575209610.0933411512.2608495716.4596605410.9419927530.89731275
TS3_MSE_S01640001.720484528.2525939210.4040674113.953289258.8663466426.74822497
TS3_MSE_S01660001.467814287.637140819.6726298712.831566508.1819080724.28872076
TS3_MSE_S06420002.1307860310.1357768612.3230689016.6120109211.0253710230.99444896
TS3_MSE_S06440001.734637868.3290593510.3035730413.759815358.9405618527.08193278
TS3_MSE_S06460001.489603707.672201419.7431048512.990712768.2229012224.49728933
FNO_MSE_M0420004.2361182818.0151664823.3195145233.5609537220.0939543339.87416576
FNO_MSE_M0440003.9340362617.2220684522.2535957332.1205458919.3054602537.31785593
FNO_MSE_M0460003.4347403716.1030476920.7377165929.9950240418.1111439834.46201201
FNO_MSE_M0720003.1603411213.6209587316.9023670124.4456242915.5774432230.96942432
FNO_MSE_M0740002.8972496212.9797836916.1347062123.3024894514.8525465530.42657933
FNO_MSE_M0760002.5821990212.2258425615.2006383521.9052757813.9494136529.83328206
FNO_MSE_M1020002.6649880711.7313879614.7507407121.2893289913.3027642529.52094334
FNO_MSE_M1040002.4424207511.2828474214.1699011520.3870334612.7328083828.45562390
FNO_MSE_M1060002.1737634710.7505025213.4796997619.3008195712.0605420527.06984960

每个几何独立计算相对L2后，对20例等权平均；top5%/top1%按真实VM选节点。高曲率区为冻结曲率描述最高四分位原节点。峰幅偏差为每例max VM相对bias的绝对值均值，不能保证峰值位置正确。

方法与边界

  • 输入50维：真正删除原56维中6个积分系数；GEOM额外增加2维。无新节点、标签插值或新FE；未读取val/test。
  • MSE：按TRAIN共享RMS归一化，位移三分量平均MSE与VM MSE等权。LOG只将VM改为log1p(VM/1MPa)/TRAIN log RMS，评估expm1还原且不截断。PEAK只把真实top5%节点VM loss权重设为5，其余1，除总权重；权重不进输入。
  • GEOM：原TRI6边中点法向跳变≥30°或physical face-group交界处的corner-midpoint线段距离/L；二次TRI6 face-centroid最大绝对主曲率面积平均到原surface节点，再最近surface节点延拓到内部并乘L。它们是几何近似描述。
  • TS3固定8层、宽128、8头、MLP2、dropout0；slices 4/16/64。FNO固定R64、W9、4层、latent16、head263，只改modes 4/7/10。全部从未训练初值开始，匹配参数共享；FNO共同有符号频率正确对应。
  • AdamW 3e-4、warm50、余弦前2000步降到1e-5后固定，wd0、clip1，FP32/TF32，无AMP。每25步保存完整状态；未加预算或早停。

完整评审

LOG的位移更好，但全局VM、峰区与峰幅更差；PEAK降低top5%/top1%及峰幅误差，代价是U及全局VM略升。GEOM六项均值均下降，0095部分局部区域仍退步。切片4/16/64收益不单调，16略优；FNO模式4→7→10在同一评估步数六项均改善，但modes10的6000步六项仍高于新TS3 MSE。GEOM＋PEAK组合未测试，收益不能相加。旧relative-loss FULL50/DOUBLE属于独立历史，未作为本轮MSE基准。

0095峰值位置与幅度

原节点真值峰值530.414904 MPa，各模型自身最大值仅约86–114 MPa，尖峰仍未恢复。表中真实峰值位置预测与模型自身最大值分列；argmax距离是两个离散原节点极值的空间距离，不能代替全场精度。此单例与20例均值分开。

模型真实峰值处预测MPa自身最大MPasigned max bias (%)argmax距离mm
MSE / slice41.159666110.446257-79.177384134.824729
LOG0.95313086.113160-83.764943133.786537
PEAK2.156173112.137991-78.858439130.677903
+GEOM1.139958113.966430-78.513720129.015274
slice161.114008109.570660-79.342462129.127497
slice641.205324108.847934-79.478719130.703577
FNO m40.59382890.020610-83.028265151.992193
FNO m79.49530886.889564-83.618567149.086763
FNO m1011.56950287.580139-83.488371149.271138
九组全部六项真实评估曲线
仅三次scheduled评估点，无中间评估或拟合点。

网页空间图均为原surface节点的XY投影、原坐标×1；固定几何窗口保留全厚度、全部原节点。共同完整物理色标保留负预测，不作百分位截断。各模型采用相同的真实VM升序绘制顺序以处理投影重叠，未作标签插值或节点抽样；空心圈标记真实峰值坐标。没有引入新的三维视图，原三维载荷查看器保留在历史详情。

九组CPU导出和三次保存预测的六项物理指标复核通过，最大差异1.6653e-16；发布阶段0额外NN/FE。训练来源、配置、初值和清单SHA检查通过。

本轮完整数值JSON · 0095区域及峰值指标 · 来源、显示口径与校验

查看详情 · 历史实验、原三维查看器与完整审阅记录

新增授权：仅宽128、4 slices从2000轮续到累计4000轮；当前4000/4000，已完成。原4组的2000轮对照单独保留。

宽128 · 4 slices · 2000→4000轮续训

断点续训的实际曲线
2000轮后保持原末端学习率1e-5；未重新预热。累计4000轮：U均值1.68%，节点VM均值8.15%；导出最佳TRAIN checkpoint为第3950轮。

全量TS3 / MGN各20轮已完成；纯拉伸小模型消融已完成4/4组。FP64保持用户暂停。

20条纯拉伸 · 小参数TS3消融

20条纯拉伸 · 小参数TS3消融
四组均完成2000轮。本次U均值最低为W192_S008（1.61%），节点VM均值最低为W192_S008（8.43%）。宽128时增加到8 slices未改善；宽192时8 slices较4略低。 这是同20条训练样本的overfitting结果，不能当作泛化误差。

800条TRAIN · TS3与MGN固定20轮

800条TRAIN · TS3与MGN固定20轮
100条validation：TS3的U / 节点VM均值为14.41% / 27.74%，MGN为18.38% / 31.31%。同预算下TS3两项更低，训练wall约快2倍；尚不作收敛结论。

原20条混合载荷 · Overfitting loss

原20条混合载荷 · Overfitting loss
两模型各2000轮：TS3末轮loss 0.04663，MGN 0.006866；MGN训练拟合更低。尾段仍下降，不能据此宣称收敛。用户已取消追加训练。

已交付 · 原20条混合载荷的slice / 容量消融

已交付 · 原20条混合载荷的slice / 容量消融
7组新增消融已完成并交付。位移均值最低为1 slice，应力均值最低为8 slices；增加slice未呈现单调改善。该数据构成与新纯拉伸20条不同。

同20例TRAIN、相近参数、同4000轮：MGN均U 2.276% / VM 7.418%；TS3为1.676% / 8.145%。MGN应力误差更低，TS3位移误差更低；仅限本次20例拟合对照。

同20条纯拉伸 · TS3 / MGN参数匹配 · 4000轮

相同20个纯拉伸工况、相近参数量的真实训练曲线
同20例TRAIN、相近参数、同4000轮：MGN均U 2.276% / VM 7.418%；TS3为1.676% / 8.145%。MGN应力误差更低，TS3位移误差更低；仅限本次20例拟合对照。 这是TRAIN拟合对照，不是泛化误差；曲线不平滑。

4000→6000轮续训：MGN已6000轮：U 2.087% / VM 6.638%（best 5950）；TS3已6000轮：U 1.397% / VM 7.515%（best 6000）。同20条纯拉伸TRAIN、原节点、FP32/TF32、无AMP，保持LR 1e-5与Adam状态；4000轮对照保留。

同20条纯拉伸 · TS3 / MGN续训至6000轮

原4000轮完整历史与新增真实训练曲线
4000→6000轮续训：MGN已6000轮：U 2.087% / VM 6.638%（best 5950）；TS3已6000轮：U 1.397% / VM 7.515%（best 6000）。同20条纯拉伸TRAIN、原节点、FP32/TF32、无AMP，保持LR 1e-5与Adam状态；4000轮对照保留。 只作本20例TRAIN拟合观察。

同20条纯拉伸 · 四模型固定轮次对照

PointNet+FNO当前6000/6000轮；同20条纯拉伸TRAIN、原节点、相近参数、FP32/TF32无AMP、同AdamW/LR历史。

模型2000轮 U / VM4000轮 U / VM6000轮 U / VM
TS3
982,884参数		2.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
MGN
985,540参数		2.5309% / 9.2341%2.2755% / 7.4180%2.0845% / 6.6521%
FNO（无PointNet）
982,942参数		3.0589% / 12.8462%2.8060% / 12.3344%2.5345% / 11.7226%
PointNet+FNO
982,883参数		3.6518% / 14.2408%3.3305% / 13.6374%2.9567% / 12.9476%

表内为恰好对应轮次的TRAIN平均相对L2，不以预算内最佳轮次替换。最佳checkpoint结果另列在下载数据中；不代表泛化误差。

TS3 / MGN / FNO / PointNet+FNO · 训练loss与误差

四模型实际训练loss与原节点误差曲线
PointNet+FNO当前6000/6000轮；同20条纯拉伸TRAIN、原节点、相近参数、FP32/TF32无AMP、同AdamW/LR历史。 FNO仅画已实际评估的点，未完成数值留空。

新增实验 · 高曲率区域加密监督

新TS3当前6000/6000轮；网络982884参数与未训练初值同原TS3，保留全部原节点，每轮增加270824个曲率偏置点（约25%），每50轮轮换4组采样位置。

同20条TRAIN2000轮 U / VM4000轮 U / VM6000轮 U / VM
TS3原节点基线2.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
TS3＋曲率加密采样2.2019% / 9.8373%1.7014% / 8.2423%1.3885% / 7.6434%

按原节点统一评估；额外点由原TET10场插值，不代表更高精度的新有限元真值。此组增加了点计算量，不能声称等计算预算或泛化优势。原四方法结果完整保留。

恰好6000轮 · 空间指标对照

本次单seed6000轮：高曲率表面节点的位移与应力误差小幅下降；整体原节点应力和体积权重近似误差更高。表格均取恰好6000轮，不以最佳checkpoint替换。

指标 U / VM原TS3曲率加密TS3
原节点等权1.3971% / 7.5150%1.3885% / 7.6434%
高曲率表面节点1.7867% / 10.0020%1.7164% / 9.9481%
体积权重近似1.2412% / 6.8856%1.2640% / 7.2372%

高曲率子集由同一几何mask定义；体积权重为cell-volume/10正节点权重近似，非精确FE体积积分。下载的推理权重和逐例预测对应预算内最佳checkpoint（新TS3实际5850轮），与本表6000轮区分。

TS3曲率加密 · loss与原节点误差

TS3曲率加密真实曲线
新TS3当前6000/6000轮；网络982884参数与未训练初值同原TS3，保留全部原节点，每轮增加270824个曲率偏置点（约25%），每50轮轮换4组采样位置。

论文采样机制迁移 · 物理残差＋解梯度

新组6000/6000轮；与原TS3相同982884参数、未训练初值、20例TRAIN和LR历史。全原节点保留；附加25%点中一半固定均匀覆盖，一半按预测的物理平衡残差与解梯度，每100轮刷新其中10%，只复用本轮更新前训练前向的预测。按用户要求，仅2000/4000/6000轮完整评估；之前50至450轮的评估保留在历史记录。

U / VM2000轮4000轮6000轮
原TS32.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
TS3＋曲率采样2.2019% / 9.8373%1.7014% / 8.2423%1.3885% / 7.6434%
TS3＋残差/梯度自适应采样9.9512% / 27.9693%9.9540% / 27.4709%10.0982% / 27.8180%

表取恰好各轮更新后的原节点评估；预算内最佳权重另列。原四方法与曲率组均保留，不预设改善结论。

最终观察：这套残差/梯度采样迁移配置在2000、4000、6000轮的统一原节点评估均明显差于原TS3；6000轮的高曲率子集和体积权重近似误差也更高。训练loss下降没有转化为固定评估上下文下的精度改善。这是本配置、20条TRAIN、单seed的结果，不能据此否定论文原方法。

恰好6000轮 · 空间误差

U / VM原TS3曲率组残差/梯度组
原节点等权1.3971% / 7.5150%1.3885% / 7.6434%10.0982% / 27.8180%
高曲率表面节点1.7867% / 10.0020%1.7164% / 9.9481%11.6034% / 28.9227%
体积权重近似1.2412% / 6.8856%1.2640% / 7.2372%9.0218% / 31.9633%

高曲率子集采用相同几何mask；体积指标采用相同正cell-volume/10节点近似，非精确体积积分。新下载权重和逐例结果实际best 4000轮。

残差/梯度采样 · 真实曲线

原TS3、曲率与残差梯度采样真实曲线
新组6000/6000轮；与原TS3相同982884参数、未训练初值、20例TRAIN和LR历史。全原节点保留；附加25%点中一半固定均匀覆盖，一半按预测的物理平衡残差与解梯度，每100轮刷新其中10%，只复用本轮更新前训练前向的预测。按用户要求，仅2000/4000/6000轮完整评估；之前50至450轮的评估保留在历史记录。

原节点密度加权 · 10 / 5 / 2 / 1

新组6000/6000轮。1083269个原TET10节点、原输入与标签、原未训练初值均保持；只将最密10%、随后15%、随后25%、其余50%节点的loss相对权重设为10、5、2、1，每例权重均值归一化为1。

原节点U / VM2000轮4000轮6000轮
原TS32.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
TS3＋密度权重10/5/2/12.2924% / 10.2440%1.8274% / 8.2391%1.4832% / 7.5815%

只在2000/4000/6000轮完整评估；训练和评估输入相同原节点集。表格为未加权原节点误差；最密10%与高曲率子集另列。所有既有实验完整保留。

恰好6000轮 · 全局与局部

U / VM原TS3密度加权TS3
原节点等权1.3971% / 7.5150%1.4832% / 7.5815%
网格最密10%原节点1.6517% / 10.0398%1.5137% / 9.2238%
高曲率表面原节点1.7867% / 10.0020%1.7201% / 9.5995%
体积权重近似1.2412% / 6.8856%1.4382% / 7.6561%

在本20个TRAIN几何、单seed实验中，最密10%原节点和高曲率表面子集的U、VM误差均降低；未加权全局及体积权重近似的两项误差均更高。密度加权取得局部收益，同时存在整体精度代价，不能视为全面改善或泛化结论。

同一密度加权目标：原TS3 0.00765406，新组 0.00722998。训练实际用时 149.80 分钟。

逐例下载与新权重对应密度加权目标所选best 6000轮，与本表exact6000区分；体积指标为正cell-volume/10节点近似。

密度加权 · 训练loss与真实误差

原TS3和密度加权真实曲线
新组6000/6000轮。1083269个原TET10节点、原输入与标签、原未训练初值均保持；只将最密10%、随后15%、随后25%、其余50%节点的loss相对权重设为10、5、2、1，每例权重均值归一化为1。

TS3参数约减半 · 深度容量对照

只将8层减为4层，宽128/8头/4slices/MLP2不变；保留相同未训练anchor的0、1、2及末层7映射到3。20个TRAIN、1083269全原节点、56输入、原U/VM标签与等权loss不变；无新增采样、插值或FE。

原节点U / VM200040006000
原TS3 · 982884参数2.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
4层TS3 · 515636参数2.5063% / 11.8815%2.4159% / 10.2466%2.0526% / 8.8687%

新组6000/6000；仅2000/4000/6000评估。参数量为原模型52.46%，未混入边界特征修改。

半深度TS3 · loss与原节点误差

同原节点等权loss的TS3深度消融
只将8层减为4层，宽128/8头/4slices/MLP2不变；保留相同未训练anchor的0、1、2及末层7映射到3。20个TRAIN、1083269全原节点、56输入、原U/VM标签与等权loss不变；无新增采样、插值或FE。

0095大孔斑点 · 固定权重输入扰动

同原TS3 best6000权重、CPU上做原输入/只统一轴向/只统一切向/两者统一/两者置零，共5次推理、0更新。两组同时统一后，中点应力起伏中位数0.175156→0.000974 MPa，但内壁VM误差8.2847%→8.7814%。平滑并不等于更准确；这不是特征重训消融，也不是新半参数模型的结果。5组完整CPU诊断

TS3 · 深度×积分系数输入消融

真正删除N_mean_tangent_xyz和N_mean_axial_xyz六个积分系数通道（原索引26…31），输入56→50；不置零占位、不加入替代系数。原FE物理约束、全部原节点、标签、载荷和radial_normal输入保留；同seed/未训练anchor/等权loss/AdamW/LR/每组6000更新，无新FE或插值。

原节点 U / VM2000轮4000轮6000轮
8层 · 原56维/含积分系数
982884参数		2.1782% / 9.6359%1.6691% / 8.1736%1.3971% / 7.5150%
4层 · 原56维/含积分系数
515636参数		2.5063% / 11.8815%2.4159% / 10.2466%2.0526% / 8.8687%
4层 · 50维/无积分系数
514100参数		2.5210% / 11.6947%2.3888% / 9.9585%2.0168% / 8.8925%
8层 · 50维/无积分系数
981348参数		2.1634% / 9.8981%1.6978% / 8.1095%1.3888% / 7.4910%

新组按HALF→FULL顺序在单GPU运行；实际best与恰好6000轮分别记录。

无积分系数输入 · loss与原节点误差

四组深度和积分系数输入消融
只有已完成的真实评估点；低波纹不自动代表低误差。

0095 · 四组真实训练的内壁与连接处

四组均完成6000轮，当前实际best也均为6000。内壁2900个原节点；波纹指标为原TRI6边中点VM偏离两端均值的绝对值中位数，单位MPa。该指标与真值误差分开报告。

模型实际best训练有效分钟内壁U相对L2内壁VM相对L2U RMSE/μm波纹/MPa
8层 · 原56维/含积分系数6000153.7352.2341%8.2799%0.101710.174617
4层 · 原56维/含积分系数600077.5079.5884%7.9995%0.154970.154989
4层 · 50维/无积分系数600082.7061.9651%7.4500%0.120660.004535
8层 · 50维/无积分系数6000154.5042.7344%7.2780%0.083210.003112
模型固定几何区域U相对L2VM相对L2
8层 · 原56维/含积分系数小端连接处1.8715%9.9083%
8层 · 原56维/含积分系数大端连接处19.8393%11.2719%
4层 · 原56维/含积分系数小端连接处3.1972%11.3526%
4层 · 原56维/含积分系数大端连接处31.4057%13.4443%
4层 · 50维/无积分系数小端连接处3.1933%11.4161%
4层 · 50维/无积分系数大端连接处26.7053%13.2752%
8层 · 50维/无积分系数小端连接处1.8098%9.6811%
8层 · 50维/无积分系数大端连接处19.3581%11.3063%

全参数去除系数后全局两误差略降，内壁波纹显著减少且内壁U/VM误差下降。小端连接两误差降低；大端U降低、VM略升。半参数全局U略降、VM略升，局部表现不一致。外观更平滑不代表所有区域都更准确。连接区沿用原几何盒：小端x=10…43 mm、|y|≤19 mm；大端x=87…118 mm、|y|≤24 mm，包含完整厚度原节点。仅20 TRAIN几何、单seed及0095局部观察，不作泛化结论。所有值来自既有保存预测，无新增NN推理、FE求解、输出滤波或标签插值。

无系数TS3 · 深度扩容

仅比较无系数输入模型：真实50维输入，原六列积分系数不参与；16层对8层，宽128、8头、4切片、MLP比2保持。新模型1,915,844参数，为原981,348的1.9523倍。均从未训练权重开始；同20个TRAIN几何、全部原节点、均匀loss与6000轮预算，无新FE、采样或标签插值。

原节点U% / VM%2000轮4000轮6000轮当前实际best有效分钟
8层无系数 FULL50
981,348参数		2.1634% / 9.8981%1.6978% / 8.1095%1.3888% / 7.4910%6000154.50
16层无系数 扩容TS3
1,915,844参数		1.9091% / 8.9334%1.4955% / 7.9582%1.2430% / 7.3248%6000613.67

未来评估留空；阶段best只从已完成的2000/4000/6000完整评估中选，不代表停止训练。仅20 TRAIN、单seed，不作泛化结论。

无系数TS3八层与十六层loss和真实完整评估曲线

0095 · 无系数模型扩容的局部结果

模型实际预测轮次固定区域原节点数U相对L2VM相对L2U RMSE/μm内壁波纹/MPa
8层无系数 FULL506000大孔内壁290042.7344%7.2780%0.083210.0031117
8层无系数 FULL506000小端连接处86561.8098%9.6811%0.36033—
8层无系数 FULL506000大端连接处1280019.3581%11.3063%0.17174—
16层无系数 扩容TS36000大孔内壁290041.9537%8.3907%0.081690.0036285
16层无系数 扩容TS36000小端连接处86561.3900%9.6303%0.27675—
16层无系数 扩容TS36000大端连接处1280017.8030%10.6935%0.15795—

两模型均完成6000预算，使用各自实际best保存的原节点预测。波纹为TRI6边中点VM偏离两端均值的绝对值中位数；波纹与真值误差分开报告，不预设扩容全面改善。仅0095 TRAIN单例，不能当成20例平均或泛化结果。连接处固定几何盒、完整厚度；没有额外NN推理、FE、输出滤波或标签插值。

本次20例TRAIN平均：U由1.3888%降至1.2430%（相对下降10.50%），VM由7.4910%降至7.3248%（相对下降2.22%）。局部收益不一致：0095内壁VM由7.2780%变为8.3907%；内壁波纹由0.0031117变为0.0036285 MPa。完整区域数值见表，参数增加不代表所有位置误差或波纹都降低。

查看详情：离线PDF、数据统计、模型结果与审阅依据

0095 · 可自由查看的真值与预测模型

同一原始三维外表面，五个窗口分别为有限元真值、TS3预测、MGN预测、TS3误差、MGN误差；支持同步或独立旋转、缩放、平移，单窗放大，切换应力/位移、原网格与节点、裁切外表面，并读取选中的原节点值。固定展示4000轮预算：TS3实际best3950，MGN best4000；与已完成的6000轮续训分开。

0095全69,290原节点应力相对L2：TS3 21.947%、MGN 21.600%；位移为1.743%、2.283%。A节点原ID4076，真值应力530.415 MPa，TS3为1.128 MPa、MGN为2.389 MPa；透视标记只用于定位，原值见检查器。显示原二次边界面的27,730节点，使用已有保存预测，未新增推理或FE求解。

全屏打开0095交互模型 ↗ · 节点映射、数值与来源

移除积分系数的正式重训

真正删除N_mean_tangent_xyz和N_mean_axial_xyz六个积分系数通道（原索引26…31），输入56→50；不置零占位、不加入替代系数。原FE物理约束、全部原节点、标签、载荷和radial_normal输入保留；同seed/未训练anchor/等权loss/AdamW/LR/每组6000更新，无新FE或插值。 50维推理必须先按identity.input_keep_indices从原56维已知输入取列，再用保存的50维mean/std归一化；不能直接把56维输入喂给新权重。网格尺度波纹、内壁误差和全局误差分开观察，不以显示平滑代替精度。

4层 · 50维/无积分系数 · 6000预算内实际best 6000权重 · 8层 · 50维/无积分系数 · 6000预算内实际best 6000权重 · 协议和输入映射 · 误差曲线 · 固定轮次表 · 逐例指标 · 训练loss

半参数控制

只将8层减为4层，宽128/8头/4slices/MLP2不变；保留相同未训练anchor的0、1、2及末层7映射到3。20个TRAIN、1083269全原节点、56输入、原U/VM标签与等权loss不变；无新增采样、插值或FE。 AdamW/LR/seed/6000全20例累积更新与原组一致。best仅按三次scheduled原节点目标选择，实际epoch独立标记；特征正式重训组尚未启动。

半参数权重：6000预算内实际best 6000 · 协议与诊断 · 误差CSV · 训练lossCSV · 固定轮次表 · 逐例指标

几何密度权重 · 原节点监督

新组6000/6000轮。1083269个原TET10节点、原输入与标签、原未训练初值均保持；只将最密10%、随后15%、随后25%、其余50%节点的loss相对权重设为10、5、2、1，每例权重均值归一化为1。 每个节点取原FE图相邻边物理长度的中位数h，以h的案例内分位排序定义疏密；不使用响应值、误差、sampleID或新采样点。小h表示更密，密度代理为1/h³。密度不等同于曲率，故同时报告两种固定子集。

loss为等工况0.5×(Σw|U误差|²/Σ|原U|²＋Σw VM误差²/Σ原VM²)，分母保持原全节点真值能量，权重均值归一化为1；网络内部切片聚合未改变，只改变监督损失。沿用982884参数TS3、相同seed/未训练初值、56维归一化、6000次全20例累积更新、AdamW/LR和FP32/TF32无AMP。无新增/删除节点、输入特征或标签插值、FE求解、val/test或误差早停。

新TS3权重（6000预算内实际best 6000，按密度加权目标选择；仅原节点输入） · 协议和权重定义 · 误差曲线CSV · 训练lossCSV · 固定轮次表 · 逐例指标

ASM II采样迁移的实现范围

参考Mao与Meng的ASM II：先按子域平均指标定位区域，再选高残差和高梯度候选点。此处使用当前TS3预测经过原TET10插值后的有限应变弹性内力减已知外力，并去除径向和两条整体约束的反力分量；不是预测减真值的监督误差。原20例所有高斯点PEEQ为零，第300轮曾因预测局部J≤0停止。v2保留原300轮断点继续：若某例存在J≤0，标记Jacobian不可容许区域，明确该例当轮平衡残差不可用，以不可容许性优先级供残差通道选点；梯度通道保持不变。不裁剪J、不将非法本构值伪装成物理残差，原有效域指标逐位一致。原断点、故障日志和v1源均保留，总优化预算仍6000轮。残差组装已与原FE内力核对，最大相对差约3.4e-11。梯度由预测U和VM的FE插值场求取；不对跨节点attention的输出和求导冒充逐点空间导数。

这是ASM II采样环节在监督式神经算子中的迁移：保持原监督损失，没有加入PINN残差损失；用弱FE残差代替论文强残差，用有限点预算及FIFO刷新代替持续增长。它也没有实现Badia等FEINN的网格细化/粗化与双范数残差训练。因此不称完整论文复现。新增标签仍为原FE场插值；不使用val/test、误差早停或误差通过线。

新推理权重（实际best 4000，需固定初始均匀附加点上下文） · 完整协议与限制 · 误差评估CSV · 训练loss记录CSV · 固定轮次表 · 逐例指标

曲率采样与论文关系

新TS3当前6000/6000轮；网络982884参数与未训练初值同原TS3，保留全部原节点，每轮增加270824个曲率偏置点（约25%），每50轮轮换4组采样位置。 以TRI6主曲率和相邻面法向跳变构造几何指标，按物理表面积修正采样概率。新增点一半位于曲面、一半位于相邻TET10内部边界层。采样不读取响应值；监督值和已知输入属性采用原TET10形函数插值，未重新求解或加密原FE网格。保留所有原节点、相同56维归一化和目标尺度。相同AdamW/LR历史、6000次全20例累积更新、FP32/TF32无AMP、无误差早停。评估另报高曲率节点子集与正体积权重近似指标。

本组借鉴局部加密监督思路：Badia等 Adaptive FEINNs使用后验误差指标适配FE空间；Mao与Meng使用PDE残差和解梯度选择点。本组只做几何曲率先验加密，不宣称逐公式复现这两种PDE求解方法。

新TS3推理权重（best 5850；需曲率采样上下文） · 配置、来源与限制 · 真实曲线CSV · 固定轮次表CSV · 逐例指标 · 0095曲率与加密点分布

PointNet+FNO同数据、近参数6000轮对照

PointNet+FNO当前6000/6000轮；同20条纯拉伸TRAIN、原节点、相近参数、FP32/TF32无AMP、同AdamW/LR历史。 PointNet+FNO为独立seed20261029初始化，982883个实数参数，比TS3少1个（0.000102%）。复用DeepJEB原PointNetGeometryEncoder（32维输出、64宽、max+mean池化），输入当前几何全部原节点；学习到的32维几何context同时广播进FNO网格和每个节点查询头，每次前向重算并反向传播，绝不缓存学习后的PointNet特征。无PointNet的FNO独立作为第四种方法并列比较，保留其原6000轮结果与权重。4个3D Fourier层、width9、每轴7 modes、latent16、节点查询头220/220/4；64³内部规则网格，全原节点已知特征三线性平均传入，并在每个原节点查询。网格只使用几何与已知输入，不把真值场插值进输入，不重算FE或节点VM投影；归一化和目标尺度与TS3/MGN相同。内部网格会混合邻近节点并跨空域传播，这是本FNO实现与原节点模型的结构差异。

完整20例累积一次更新，6000轮共120000场/6000更新；AdamW3e-4、warm50、前2000余弦至1e-5、后4000固定1e-5，wd0、clip1、无AMP/误差门槛/早停。逐50轮真实评估，逐25轮完整Adam/调度器/CPU+CUDA RNG断点，2000/4000/6000保留完整epoch checkpoint及该轮逐例指标。表格取恰好对应轮次；最终导出预算内最佳TRAIN checkpoint，报告实际best。只作本20TRAIN/单seed/近参数观察。

配置、来源与核验 · FNO6000预算推理权重（best 6000） · 四模型2000/4000/6000轮对照CSV · 逐50轮真实loss与误差CSV · 完成模型最佳checkpoint逐例CSV

FNO同数据、近参数6000轮对照

FNO当前6000/6000轮；同20条纯拉伸TRAIN、原节点、相近参数、FP32/TF32无AMP、同AdamW/LR历史。 FNO为独立seed20261029初始化，982942个实数参数，比TS3多58个（0.005901%）。4个3D Fourier层、width9、每轴7 modes、latent16、节点查询头263/263/4；64³内部规则网格，全原节点已知特征三线性平均传入，并在每个原节点查询。网格只使用几何与已知输入，不把真值场插值进输入，不重算FE或节点VM投影；归一化和目标尺度与TS3/MGN相同。内部网格会混合邻近节点并跨空域传播，这是本FNO实现与原节点模型的结构差异。

完整20例累积一次更新，6000轮共120000场/6000更新；AdamW3e-4、warm50、前2000余弦至1e-5、后4000固定1e-5，wd0、clip1、无AMP/误差门槛/早停。逐50轮真实评估，逐25轮完整Adam/调度器/CPU+CUDA RNG断点，2000/4000/6000保留完整epoch checkpoint及该轮逐例指标。表格取恰好对应轮次；最终导出预算内最佳TRAIN checkpoint，报告实际best。只作本20TRAIN/单seed/近参数观察。

配置、来源与核验 · FNO6000预算推理权重（best 6000） · 三模型2000/4000/6000轮对照CSV · 逐50轮真实loss与误差CSV · 完成模型最佳checkpoint逐例CSV

参数匹配模型 · 4000至6000轮独立续训

4000→6000轮续训：MGN已6000轮：U 2.087% / VM 6.638%（best 5950）；TS3已6000轮：U 1.397% / VM 7.515%（best 6000）。同20条纯拉伸TRAIN、原节点、FP32/TF32、无AMP，保持LR 1e-5与Adam状态；4000轮对照保留。

MGN 985540参数，TS3 W128/S4 982884参数；各从原last.pt第4000轮恢复模型、Adam、调度器与Torch CPU/CUDA RNG，不从best重新训练。每轮全20例累积1更新，各新增2000轮/40000场/2000更新；原前4000曲线与全部源配置保持原样，无学习率重热、无误差门槛或早停。完成6000预算后导出最佳TRAIN checkpoint并如实列出实际best轮次；不作泛化结论。新增耗时单独记录，不把继承的前4000耗时算作新增耗时。

续训配置、断点来源与核验 · MGN6000轮预算推理权重 · TS36000轮预算推理权重 · 实际曲线CSV（含原4000历史） · 已完成6000轮模型的逐例指标

同20条纯拉伸 · MGN参数匹配记录

同20例TRAIN、相近参数、同4000轮：MGN均U 2.276% / VM 7.418%；TS3为1.676% / 8.145%。MGN应力误差更低，TS3位移误差更低；仅限本次20例拟合对照。

MGN为11步消息传递、latent96、两层隐藏MLP；独立同seed20261029初始化。使用TS3同一20个TRAIN几何、1,083,269原TET10节点、原有图边连接，无新增FE或投影、不读取validation/test。每轮累积全部20例后更新一次，共4000轮/80000场/4000更新。前2000轮使用原余弦LR（50轮预热、3e-4至1e-5），后2000轮保持1e-5，无Adam重置；与TS3实际4000轮学习率历史对齐。损失为等工况0.5×（U全向量相对L2平方＋投影节点VM相对L2平方），无误差门槛或早停。最终按原OF规则导出最佳TRAIN checkpoint并报告实际轮次。参数匹配通过宽度/深度配置完成，单seed结果不作为普遍架构或泛化结论。

实际训练用时：MGN 133.66分钟，TS3 102.29分钟；导出最佳TRAIN轮次分别为4000和3950。

配置、进度、来源与核验 · 两模型40条TRAIN指标 · MGN4000轮预算推理权重 · 实际曲线CSV

宽128、4 slices · 独立续训记录

仅此组追加2000轮，累计4000轮；其余三组保持2000轮。保留原2000轮配置、曲线、权重与结论，在单独目录续训，不把不同训练预算混入原2×2对照。恢复模型、Adam、调度器及CPU/CUDA RNG；按原seed与累计epoch恢复工况顺序。末端学习率1e-5保持不变，无余弦重启/重新预热，不改数据、物理输入、模型容量、载荷或误差门槛。

续训状态、父断点与完整数据 · 20条续训指标 · 续训推理权重 · 实际续训曲线CSV

返回TS3实验页

TS3 · 20条标准轴向拉伸 · 小模型消融

已完成 4/4 组。四组使用相同20个TRAIN几何；每组固定2000轮、全部原TET10节点。当前全量MGN完成且退出后，再独占GPU依次运行。

实际训练曲线
展开参数、逐例指标、权重与审阅依据
模型层宽slots参数实际轮数耗时(min)最佳checkpoint轮U均值/最差 %节点VM均值/最差 %
W128_S00481284982,8842000/200050.59220002.178 / 2.8419.636 / 22.618
W128_S00881288983,4282000/200056.50720002.209 / 2.8609.707 / 22.560
W192_S004819242,191,5882000/200069.10620001.665 / 2.2608.617 / 22.097
W192_S008819282,192,3882000/200052.58520001.610 / 2.1348.426 / 22.048

W128_S004 推理权重 · W128_S008 推理权重 · W192_S004 推理权重 · W192_S008 推理权重 · per_case.csv · curves.csv

数据、训练与审阅口径

用户确认沿用既有标准tension：原大头约束、小头销孔轴向拉伸，无厚度偏载、无惯性；没有重定义两端独立外拉边界，也没有新增有限元求解。种子20261029从120个不同TRAIN拉伸几何中固定选20个，总计1,083,269原节点。不按响应误差挑样，不使用validation/test标签。

固定8层8头，宽128/192与slots4/8构成2×2对照。同宽度共享同形状初始权重，4-slot使用8-slot初始化的前4行；不同宽度按同seed独立初始化。沿用旧OF的AdamW、学习率和全20工况梯度累积更新配方，FP32、TF32允许、无AMP。没有误差门槛或误差早停；训练满2000轮，报告最佳训练checkpoint的实际轮次和误差。

这是同20条纯拉伸TRAIN的容量/slot消融。此前混合载荷20条属于不同数据构成，保留历史结果，不能直接当作本实验同数据大模型基线。loss为等工况平均0.5×（位移向量相对L2平方＋投影节点VM相对L2平方），未作曲线平滑。批量模型静态渲染仍需先审核参考图。

完整配置、逐轮数据与核验记录

无系数TS3扩容训练协议

仅比较无系数输入模型：真实50维输入，原六列积分系数不参与；16层对8层，宽128、8头、4切片、MLP比2保持。新模型1,915,844参数，为原981,348的1.9523倍。均从未训练权重开始；同20个TRAIN几何、全部原节点、均匀loss与6000轮预算，无新FE、采样或标签插值。 推理须按identity.input_keep_indices从原56维取50列，再用保存的50维mean/std归一化。不得直接输入56维。精确6000轮与预算内实际best分开记录；波纹和误差分别观察。

配置与精确参数 · 固定轮次表 · 完整评估曲线 · 训练loss · 实际best逐例指标 · 16层50维实际best推理权重

四个代表性工况的真实原节点应力场和载荷箭头
基准拉伸、复合弯曲、有界尾段与新增工况；原变形×1、统一节点VM色阶。各图独立适配视野，跨几何比较仅作描述。

离线报告与来源

下载四页离线PDF1000条逐例汇总CSV统计、选图与来源记录数据与原始模型物理输入接口TS3曲线与权重MGN曲线与权重

1000条数据的口径

1000＝985条原结果＋15条用户授权新工况。原15个未收敛ID排除且保留；不是原1000全部收敛。常规组900、极端组100；150个独立几何，TRAIN/VALIDATION/TEST为800/100/100条，对应120/15/15个互不重叠几何。

1000例均接受十个原载荷目标至1.0，并通过身份、有限性、正J、材料与平衡检查。完整J2及非零PEEQ共27例，其中5例使用已验证有界尾段。最大自由残差1.99994e-7、最小J为0.986045。GPU/CPU为468/532。未逐例认证稳定性或解的唯一性，亦未做实验验证。

最大位移中位数0.136 mm、P95为2.553 mm、最大17.375 mm；原GP峰值VM中位数171.33 MPa、P95为556.85 MPa、最大958.24 MPa。节点显示应力是原四GP单元最大值经参考体积加权投影，不能与原GP峰值混称。

补充数据与结论

旧20条混合载荷与新20条纯拉伸是不同的几何/载荷子集，不能据跨实验误差直接推断减参带来的改善。原7组消融、180行逐例指标、8组960条slice诊断均已交付，不重跑。

slice诊断显示：低节点熵并不等于空间分工；原32/64 slices的末层分配仍高度相似。这是诊断证据，不是架构失效的因果证明。

原容量消融配置、曲线与权重 · 原180行逐例指标 · slice诊断 · 960条逐头诊断 · 64 slices交互查看 · 原20条OF loss CSV · loss来源

slice空间分配诊断

MGN · 全训练集同预算对照

已完成20/20轮，当前轮0/800条，活动用时172.4分钟。固定第20轮100条validation：U平均18.375%，节点VM平均31.309%。

用户要求将TS3 FP64断点暂停，优先运行MGN。MGN为15步消息传递、宽288，共11,760,196参数；沿用原M01预设。800条TRAIN、100条validation、100条test几何隔离；每轮完整800条、累计20轮，每8条工况累积一次更新。使用原TET10全节点和真实网格连接，不采样节点。

与已完成TS3 FP32共用数据、训练归一化、工况顺序、损失、AdamW和学习率配方，均关闭AMP/TF32。MGN按相同种子独立初始化，不能与TS3共享不同形状的权重。MGN额外接收原网格连接，两种模型参数量略有差异。100条validation逐轮记录；固定第20轮，不按验证误差选best，不读test标签，不设误差通过线或早停。

MGN与TS3同预算实际学习曲线

MGN配置与实时结果JSON · 实际epoch CSV · 第20轮推理权重 · 100条验证指标 · 完整计时与TS3对照JSON

执行与计时口径

最大TRAIN网格先做一次无优化更新的完整前后向预热，不计入20轮。CUDA前后向、优化器、训练wall、验证、保存和排队分别记录。首轮实际完成后再估算总耗时；此前TS3精度实验与20条小样本速率不充当MGN全量测速。TS3 FP64断点保留，未经用户授权不自动恢复。

固定第20轮 · 同数据对照

模型验证U均值验证节点VM均值训练wall(min)GPU前后向(min)验证(min)保存(min)活动计时(min)峰值allocated(GiB)
TS3 FP3214.408%27.738%82.0574.904.420.7887.625.007
MGN FP3218.375%31.309%163.80157.046.971.07172.388.225

本固定预算下TS3的两项验证均值更低。MGN训练wall为TS3的1.996倍，GPU前后向为2.097倍。各计时器保留独立实测值；没有累计排队计数，不用不同计时器相减倒推排队或I/O。

本地 TS3 · FP32 / FP64 速度对比

用户已暂停FP64：完成6轮，下一轮200/800条，625次更新。断点已保存，MGN同预算对照已完成。TS3 FP64断点保留，新纯拉伸消融按队列继续。此前Sockeye部署包保留，未提交任何远端作业。

TS3为16层、宽320、8头、64 slices，共11,882,756个可训练参数。两档分别从相同FP32初始权重开始，FP64将这些值精确提升为双精度；样本顺序一致。每档20个完整epoch，每轮全部800条TRAIN，每条保留原TET10全节点；每次优化更新累积8条。100条validation用于记录误差，100条test在本次测速中不读。

精度已完成epoch平均训练轮耗时平均每场GPU前后向
FP3220 / 20246.151 s0.2809 s
FP646 / 203823.173 s（前6轮）4.8437 s（前6轮）

两档均关闭AMP与TF32；FP64的模型、输入、目标、损失和梯度均保留float64。CPU小规模模块类型检查已完成，不能作GPU速度或显存结论。每档正式计时前仅做一次最大原网格前后向预热，不更新权重、不计入20轮。

CUDA事件单独记录前后向和优化器时间；训练整轮时钟包含读数、归一化及数据传输，验证、checkpoint和排队时间另计。输入缓存沿用R06已知特征的float32存储，两档按同一训练集统计归一化后转换为各自精度。无误差通过线或误差早停。用户已要求断点暂停FP64并优先运行MGN；不自动续训。完整优化器、随机数状态和工况游标已保存。

AI审阅：精度比较固定了模型容量、初始化、样本顺序和训练预算；速度应区分纯计算与端到端读数开销。不能把CPU类型检查当GPU测速，也不能把20轮精度实验当作完整泛化结论。M01已按用户最新范围完成；未继续执行的预算用“-”标注。离线PDF保留此前的数据与小样本拟合阶段记录，最新执行计划以本节为准。

当前精度实验状态与口径

FP32最终100条validation：平均U相对L2为14.408%，投影节点VM为27.738%。指标对应固定第20轮权重；未读取test标签。

全量TS3的实际训练目标与验证误差曲线
仅绘制实际完成的epoch；TRAIN在线目标与100条validation误差分别标注，尚未完成的精度不填零值。

FP32 第20轮推理权重 · 实际epoch CSV · 最终逐例验证指标 · 完整计时与导出核对JSON

既有本地固定预算训练结果

两模型各1/5/20条嵌套TRAIN，独立初始化，各2000轮全组梯度累积；每条均经历2000次前后向。56维纯已知物理输入，原全节点TET10；输出Uxyz和节点VM。归一化只由各自TRAIN子集计算，无ID或真值响应作为输入，validation/test未参与拟合。不设误差通过线。

TS3共7,626,372参数；MGN共9,298,436参数。两者容量及计算成本不同，六组记录训练段合计23,322.66秒，不含FE生成与暂停空档。下表误差单位为百分数，均为保存预测对原节点标签的相对L2；不作泛化结论。

模型TRAIN条数U均值/最差%节点VM均值/最差%训练分钟选用epoch
TS310.851 / 0.8514.490 / 4.4905.761950
TS353.850 / 9.51013.021 / 15.61429.432000
TS32014.875 / 51.99420.883 / 35.960120.092000
MGN10.437 / 0.4371.851 / 1.8517.432000
MGN51.035 / 1.3764.455 / 4.99045.032000
MGN202.117 / 4.08911.238 / 15.898180.962000

TS3单条保存预测来自第1950轮的最佳训练checkpoint，其余五组来自第2000轮；六组实际都训练满2000轮。完整优化器/RNG checkpoint保留本地，推理权重与逐例误差在R07/R08。

选图与AI审阅记录

代表图有目的地覆盖基准拉伸、大位移复合弯曲、非零塑性尾段和新增工况，不是均匀随机样本。四例几何和载荷不同，不能把场差解释成单一载荷因素的因果效应。原节点表面不重网格；光照仅辅助形状显示，位移倍数1，力箭头方向来自原载荷，长度仅示意。

同例对比使用extreme_rodv2_0130__combined_bending，由既有TS3二十条联合相对误差最大规则确定，未按MGN表现挑图。真值、TS3和MGN共享同行色阶，负应力预测未通过裁零掩盖；节点投影不等于直接GP预测。

AI审阅结论：本次配方下MGN在三档训练集上的平均U/VM误差均低于TS3；应力仍有偏差，TS3多工况大位移响应尚未充分拟合。该结果不是架构极限、跨几何泛化或结构安全认证。全量TS3 FP32与MGN固定20轮均已完成；新纯拉伸4组消融仍在进行，FP64保持用户暂停。

评论与审阅

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更新记录

FP32预测场：代表图、最差工况与100条逐例指标

FP32第20轮 · 原节点预测结果

800条TRAIN训练20轮，100条validation的平均位移相对L2为14.41%，投影节点VM为27.74%。下列三张是验证集中综合误差中位、位移最差和VM最差的参考图；图中每个工况都使用完整原节点计算误差，没有裁剪困难区域。

选择工况U相对L2节点VM相对L2
综合误差中位工况normal_rodv2_0050__tension_skew10.14%28.45%
位移误差最差工况normal_supp2_rodv2_0135__tension_new_bias_m02590.81%28.72%
节点VM误差最差工况normal_rodv2_0123__compression_skew66.62%43.32%

原GPU验证100条逐例指标 · CPU全原节点预测逐例指标 · 预测来源与参考图说明

综合误差中位工况：真值、FP32预测、误差及原载荷箭头
综合误差中位工况；上排位移，下排投影节点VM。真值与预测共用色标，误差独立，使用未变形参考构形和原始载荷箭头。
位移误差最差工况：真值、FP32预测、误差及原载荷箭头
位移误差最差工况；上排位移，下排投影节点VM。真值与预测共用色标，误差独立，使用未变形参考构形和原始载荷箭头。
节点VM误差最差工况：真值、FP32预测、误差及原载荷箭头
节点VM误差最差工况；上排位移，下排投影节点VM。真值与预测共用色标，误差独立，使用未变形参考构形和原始载荷箭头。

这些是同份第20轮FP32权重的CPU复算场，可能有微小CPU/CUDA算术差异，均保留在数据中。最差位移工况仍有90.81%的相对误差；不能只看平均值或代表图认定全部预测准确。100条test标签未读。