論文の概要: A Deep Neural Network Surrogate Modeling Benchmark for Temperature Field Prediction of Heat Source Layout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11177v1
• Date: Sat, 20 Mar 2021 13:26:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 12:48:57.610769
• Title: A Deep Neural Network Surrogate Modeling Benchmark for Temperature Field Prediction of Heat Source Layout
• Title（参考訳）: 熱源配置の温度場予測のためのディープニューラルネットワークサロゲートモデリングベンチマーク
• Authors: Xianqi Chen (1 and 2), Xiaoyu Zhao (2), Zhiqiang Gong (2), Jun Zhang (2), Weien Zhou (2), Xiaoqian Chen (2), Wen Yao (2) ((1) College of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, (2) National Innovation Institute of Defense Technology, Chinese Academy of Military Science)
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)回帰法は、その優れた計算性能のために実現可能な方法です。 本稿では,DNNベースのサロゲートモデリングタスクベンチマークを提案する。 実験は10の最先端のDNNモデルで行われます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thermal issue is of great importance during layout design of heat source components in systems engineering, especially for high functional-density products. Thermal analysis generally needs complex simulation, which leads to an unaffordable computational burden to layout optimization as it iteratively evaluates different schemes. Surrogate modeling is an effective way to alleviate computation complexity. However, temperature field prediction (TFP) with complex heat source layout (HSL) input is an ultra-high dimensional nonlinear regression problem, which brings great difficulty to traditional regression models. The Deep neural network (DNN) regression method is a feasible way for its good approximation performance. However, it faces great challenges in both data preparation for sample diversity and uniformity in the layout space with physical constraints, and proper DNN model selection and training for good generality, which necessitates efforts of both layout designer and DNN experts. To advance this cross-domain research, this paper proposes a DNN based HSL-TFP surrogate modeling task benchmark. With consideration for engineering applicability, sample generation, dataset evaluation, DNN model, and surrogate performance metrics, are thoroughly studied. Experiments are conducted with ten representative state-of-the-art DNN models. Detailed discussion on baseline results is provided and future prospects are analyzed for DNN based HSL-TFP tasks.
• Abstract（参考訳）: 熱的問題は、特に高機能密度製品における熱源成分のレイアウト設計において非常に重要である。 熱分析は一般に複雑なシミュレーションを必要としており、異なるスキームを反復的に評価することにより、レイアウトの最適化に不適切な計算負荷をもたらす。 surrogate modelingは計算の複雑さを軽減する効果的な方法である。 しかし、複素熱源配置(HSL)入力を持つ温度場予測(TFP)は、超高次元非線形回帰問題であり、従来の回帰モデルでは大きな困難をもたらす。 ディープニューラルネットワーク(DNN)回帰法は、その優れた近似性能を実現するための実現可能な方法である。 しかし、物理制約のあるレイアウト空間におけるサンプルの多様性と均一性のためのデータ準備と、レイアウトデザイナーとDNNの専門家の両方の努力を必要とする適切なDNNモデル選択と訓練の両方において大きな課題に直面している。 本稿では,このクロスドメイン研究を進めるために,dnnベースのhsl-tfpサロゲートモデリングタスクベンチマークを提案する。 工学の適用性を考慮して,サンプル生成,データセット評価,DNNモデル,サロゲート性能指標を徹底的に検討した。 10種類の最先端DNNモデルを用いて実験を行う。 DNNに基づくHSL-TFPタスクにおけるベースライン結果の詳細な議論と今後の展望について分析する。

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