論文の概要: Deep Generative Modeling for Mechanistic-based Learning and Design of Metamaterial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15274v2
• Date: Wed, 16 Sep 2020 16:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 07:43:07.567726
• Title: Deep Generative Modeling for Mechanistic-based Learning and Design of Metamaterial Systems
• Title（参考訳）: 機械系学習のための深層生成モデリングとメタマテリアルシステムの設計
• Authors: Liwei Wang, Yu-Chin Chan, Faez Ahmed, Zhao Liu, Ping Zhu, Wei Chen
• Abstract要約: 深部生成モデルに基づく新しいデータ駆動メタマテリアル設計フレームワークを提案する。 本研究では,VAEの潜伏空間が,形状類似度を測定するための距離メートル法を提供することを示す。 機能的グレードとヘテロジニアスなメタマテリアルシステムの両方を設計することで、我々のフレームワークを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.659457956055366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metamaterials are emerging as a new paradigmatic material system to render unprecedented and tailorable properties for a wide variety of engineering applications. However, the inverse design of metamaterial and its multiscale system is challenging due to high-dimensional topological design space, multiple local optima, and high computational cost. To address these hurdles, we propose a novel data-driven metamaterial design framework based on deep generative modeling. A variational autoencoder (VAE) and a regressor for property prediction are simultaneously trained on a large metamaterial database to map complex microstructures into a low-dimensional, continuous, and organized latent space. We show in this study that the latent space of VAE provides a distance metric to measure shape similarity, enable interpolation between microstructures and encode meaningful patterns of variation in geometries and properties. Based on these insights, systematic data-driven methods are proposed for the design of microstructure, graded family, and multiscale system. For microstructure design, the tuning of mechanical properties and complex manipulations of microstructures are easily achieved by simple vector operations in the latent space. The vector operation is further extended to generate metamaterial families with a controlled gradation of mechanical properties by searching on a constructed graph model. For multiscale metamaterial systems design, a diverse set of microstructures can be rapidly generated using VAE for target properties at different locations and then assembled by an efficient graph-based optimization method to ensure compatibility between adjacent microstructures. We demonstrate our framework by designing both functionally graded and heterogeneous metamaterial systems that achieve desired distortion behaviors.
• Abstract（参考訳）: メタマテリアルは新しいパラダイム素材システムとして登場し、様々なエンジニアリングアプリケーションで前例のない、カスタマイズ可能な特性を生み出している。 しかし,メタマテリアルとそのマルチスケールシステムの逆設計は,高次元トポロジカルデザイン空間,複数局所最適化,高計算コストにより困難である。 これらのハードルに対処するために,深部生成モデルに基づく新しいデータ駆動型メタマテリアル設計フレームワークを提案する。 特性予測のための変分オートエンコーダ(vae)とレグレッシャ(reressor)を同時に大きなメタマテリアルデータベースに訓練し、複雑な微細構造を低次元で連続的で組織化された潜在空間にマッピングする。 本研究では,VAEの潜伏空間が形状類似度を測り,微構造間の補間を可能にし,測地や特性の有意な変動パターンを符号化する距離測定値を提供することを示す。 これらの知見に基づき, マイクロ構造, グレードファミリー, マルチスケールシステムの設計において, 系統的データ駆動方式を提案する。 ミクロ組織設計では, 潜時空間における単純なベクトル操作により, 機械的特性のチューニングや複雑な組織操作が容易に行える。 ベクトル演算はさらに拡張され、構築されたグラフモデルを用いて機械的特性を制御したメタマテリアルファミリーを生成する。 マルチスケールのメタマテリアルシステム設計では、異なる位置のターゲット特性に対してVAEを用いて多様なマイクロ構造を迅速に生成し、隣接するマイクロ構造間の互換性を確保するために効率的なグラフベースの最適化手法で組み立てることができる。 所望の歪み挙動を実現する機能的グレードとヘテロジニアスなメタマテリアルシステムの設計により,我々の枠組みを実証する。

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