Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Generative Model for Efficient 3D Airfoil Parameterization and Generation

論文の概要: Deep Generative Model for Efficient 3D Airfoil Parameterization and Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02744v1
Date: Thu, 7 Jan 2021 19:55:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-10 13:24:18.535841
Title: Deep Generative Model for Efficient 3D Airfoil Parameterization and Generation
Title（参考訳）: 効率的な3次元翼パラメータ化・生成のための深部生成モデル
Authors: Wei Chen and Arun Ramamurthy
Abstract要約: 空力形状の最適化では、収束と計算コストは設計空間の表現能力とコンパクト性によって大きく影響されます。 3次元ジオメトリの効率的なパラメータ化を実現する,深層生成モデルであるFree-Form Deformation Generative Adversarial Networks(FFD-GAN)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.844298366847815
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In aerodynamic shape optimization, the convergence and computational cost are greatly affected by the representation capacity and compactness of the design space. Previous research has demonstrated that using a deep generative model to parameterize two-dimensional (2D) airfoils achieves high representation capacity/compactness, which significantly benefits shape optimization. In this paper, we propose a deep generative model, Free-Form Deformation Generative Adversarial Networks (FFD-GAN), that provides an efficient parameterization for three-dimensional (3D) aerodynamic/hydrodynamic shapes like aircraft wings, turbine blades, car bodies, and hulls. The learned model maps a compact set of design variables to 3D surface points representing the shape. We ensure the surface smoothness and continuity of generated geometries by incorporating an FFD layer into the generative model. We demonstrate FFD-GAN's performance using a wing shape design example. The results show that FFD-GAN can generate realistic designs and form a reasonable parameterization. We further demonstrate FFD-GAN's high representation compactness and capacity by testing its design space coverage, the feasibility ratio of the design space, and its performance in design optimization. We demonstrate that over 94% feasibility ratio is achieved among wings randomly generated by the FFD-GAN, while FFD and B-spline only achieve less than 31%. We also show that the FFD-GAN leads to an order of magnitude faster convergence in a wing shape optimization problem, compared to the FFD and the B-spline parameterizations.
Abstract（参考訳）: 空力形状最適化では、コンバージェンスと計算コストは設計空間の表現能力とコンパクト性に大きく影響される。従来の研究では、二次元(2次元)翼のパラメータ化に深い生成モデルを用いることで高い表現能力/性能を達成し、形状最適化に大いに役立つことが示されている。本稿では,航空機翼,タービンブレード,車体,船体などの3次元空力・流体力学的形状の効率的なパラメータ化を行うための,深部生成モデルであるffd-gan(free-form deformation generative adversarial networks)を提案する。学習したモデルは、設計変数のコンパクトな集合を形状を表す3次元表面点にマッピングする。我々は、生成モデルにFFD層を組み込むことにより、生成したジオメトリの表面の滑らかさと連続性を確保する。主翼形状設計例を用いてFFD-GANの性能を示す。その結果,FFD-GANは現実的な設計を生成でき,合理的なパラメータ化を実現できることがわかった。さらに、FFD-GANの設計空間カバレッジ、設計空間の実現率、設計最適化における性能を検証し、高表現のコンパクト性とキャパシティを実証する。 FFD-GANでランダムに発生する翼間では94%以上の実現率が達成され, FFDとB-スプラインは31%以下であった。また,ffd-ganは,ffdおよびb-splineパラメータ化と比較して翼形状最適化問題の収束が桁違いに速くなることを示した。

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