論文の概要: Active Learning over DNN: Automated Engineering Design Optimization for
Fluid Dynamics Based on Self-Simulated Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08075v2
- Date: Thu, 23 Jan 2020 03:16:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-10 05:13:53.402510
- Title: Active Learning over DNN: Automated Engineering Design Optimization for
Fluid Dynamics Based on Self-Simulated Dataset
- Title（参考訳）: dnnによるアクティブラーニング:自己シミュレーションデータセットに基づく流体力学の自動設計最適化
- Authors: Yang Chen
- Abstract要約: 本研究は,様々な制約下での性能を予測するために,テストによるディープラーニングアーキテクチャを適用した。
最大の課題は、Deep Neural Network(DNN)の要求する膨大なデータポイントである。
最終段階であるユーザインタフェースは、最小領域と粘度を与えられたユーザ入力で最適化できるモデルを作った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4074213830420055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing fluid-dynamic performance is an important engineering task.
Traditionally, experts design shapes based on empirical estimations and verify
them through expensive experiments. This costly process, both in terms of time
and space, may only explore a limited number of shapes and lead to sub-optimal
designs. In this research, a test-proven deep learning architecture is applied
to predict the performance under various restrictions and search for better
shapes by optimizing the learned prediction function. The major challenge is
the vast amount of data points Deep Neural Network (DNN) demands, which is
improvident to simulate. To remedy this drawback, a Frequentist active learning
is used to explore regions of the output space that DNN predicts promising.
This operation reduces the number of data samples demanded from ~8000 to 625.
The final stage, a user interface, made the model capable of optimizing with
given user input of minimum area and viscosity. Flood fill is used to define a
boundary area function so that the optimal shape does not bypass the minimum
area. Stochastic Gradient Langevin Dynamics (SGLD) is employed to make sure the
ultimate shape is optimized while circumventing the required area. Jointly,
shapes with extremely low drags are found explored by a practical user
interface with no human domain knowledge and modest computation overhead.
- Abstract（参考訳）: 流体力学性能の最適化は重要なエンジニアリング課題である。
伝統的に、専門家は経験的推定に基づいて形状を設計し、高価な実験を通じて検証する。
このコストのかかるプロセスは、時間と空間の両方において、限られた数の形状のみを探索し、準最適設計につながる可能性がある。
本研究では,様々な制約下での性能を予測し,学習した予測関数を最適化し,より優れた形状を求めるために,テスト可能なディープラーニングアーキテクチャを適用した。
最大の課題は、Deep Neural Network(DNN)の要求する膨大なデータポイントである。
この欠点を補うために、Frequentistのアクティブラーニングは、DNNが期待する出力空間の領域を探索するために使用される。
この操作は、8000から625まで要求されるデータサンプルの数を減らす。
最終段階であるユーザインタフェースにより、最小限の領域と粘度の入力でモデルを最適化できるようになった。
洪水充填は、最適形状が最小領域をバイパスしないように境界領域関数を定義するために用いられる。
SGLD(Stochastic Gradient Langevin Dynamics)は、必要な領域を回避しつつ、最終的な形状が最適化されることを確認するために用いられる。
共同で、非常に低いドラッグの形状は、人間のドメイン知識や少ない計算オーバーヘッドのない実用的なユーザインターフェースによって探求される。
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