論文の概要: Data-driven topology design using a deep generative model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04559v3
• Date: Tue, 9 Mar 2021 06:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 02:38:04.890030
• Title: Data-driven topology design using a deep generative model
• Title（参考訳）: 深層生成モデルを用いたデータ駆動トポロジ設計
• Authors: Shintaro Yamasaki and Kentaro Yaji and Kikuo Fujita
• Abstract要約: 本稿では,データ駆動トポロジ設計と呼ばれる,感度のない多目的構造設計手法を提案する。 設計領域において、最初に与えられた材料分布から高性能な材料分布を得る計画である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a sensitivity-free and multi-objective structural design methodology called data-driven topology design. It is schemed to obtain high-performance material distributions from initially given material distributions in a given design domain. Its basic idea is to iterate the following processes: (i) selecting material distributions from a dataset of material distributions according to eliteness, (ii) generating new material distributions using a deep generative model trained with the selected elite material distributions, and (iii) merging the generated material distributions with the dataset. Because of the nature of a deep generative model, the generated material distributions are diverse and inherit features of the training data, that is, the elite material distributions. Therefore, it is expected that some of the generated material distributions are superior to the current elite material distributions, and by merging the generated material distributions with the dataset, the performances of the newly selected elite material distributions are improved. The performances are further improved by iterating the above processes. The usefulness of data-driven topology design is demonstrated through numerical examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動トポロジ設計と呼ばれる,感度のない多目的構造設計手法を提案する。 設計領域において、最初に与えられた材料分布から高性能な材料分布を得る計画である。 その基本的な考え方は、以下のプロセスを繰り返すことである。 一 エリート性に応じて材料分布のデータセットから材料分布を選択すること。 (ii)選択されたエリート物質分布を訓練した深層生成モデルを用いた新しい物質分布の生成と, (iii) 生成された材料分布をデータセットにマージすること。 深層生成モデルの性質から, 生成した物質分布は多様であり, 訓練データの特徴, すなわち, エリート物質分布を継承する。 そのため, 生成物質分布のいくつかは現在のエリート物質分布よりも優れており, 生成物質分布とデータセットを融合することにより, 新たに選択したエリート物質分布の性能が向上することが期待される。 上記のプロセスを繰り返すことでさらに性能が向上する。 データ駆動トポロジー設計の有用性を数値例で示す。

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