論文の概要: ActivationNet: Representation learning to predict contact quality of
interacting 3-D surfaces in engineering designs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11288v1
- Date: Sun, 21 Mar 2021 02:30:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-25 08:50:40.364977
- Title: ActivationNet: Representation learning to predict contact quality of
interacting 3-D surfaces in engineering designs
- Title（参考訳）: アクティベーションネット : 工学設計における相互作用する3次元表面の接触品質予測のための表現学習
- Authors: Rishikesh Ranade and Jay Pathak
- Abstract要約: 機械学習アプリケーションでは、三次元表面はポイントクラウドやメッシュで最も好適に表現される。
本稿では,3次元表面を相互作用する点雲やメッシュから学習し,それらの表面間の接触の質を予測する機械学習アルゴリズム ActivationNet を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Engineering simulations for analysis of structural and fluid systems require
information of contacts between various 3-D surfaces of the geometry to
accurately model the physics between them. In machine learning applications,
3-D surfaces are most suitably represented with point clouds or meshes and
learning representations of interacting geometries form point-based
representations is challenging. The objective of this work is to introduce a
machine learning algorithm, ActivationNet, that can learn from point clouds or
meshes of interacting 3-D surfaces and predict the quality of contact between
these surfaces. The ActivationNet generates activation states from point-based
representation of surfaces using a multi-dimensional binning approach. The
activation states are further used to contact quality between surfaces using
deep neural networks. The performance of our model is demonstrated using
several experiments, including tests on interacting surfaces extracted from
engineering geometries. In all the experiments presented in this paper, the
contact quality predictions of ActivationNet agree well with the expectations.
- Abstract（参考訳）: 構造系と流体系の解析のための工学シミュレーションは、それらの間の物理を正確にモデル化するために、幾何学の様々な3次元表面間の接触情報を必要とする。
機械学習アプリケーションでは、3次元曲面は点雲やメッシュで最も好適に表現され、相互作用するジオメトリの学習表現は点ベース表現では困難である。
この研究の目的は、相互作用する3次元表面の点群やメッシュから学習し、これらの表面間の接触の質を予測する機械学習アルゴリズム「アクティベーションネット」の導入である。
ActivationNetは多次元ビンニング手法を用いて表面の点ベース表現から活性化状態を生成する。
活性化状態はさらに、ディープニューラルネットワークを使用して表面間の品質に接触するために使用される。
本モデルの性能は,工学的ジオメトリから抽出した相互作用面の試験を含むいくつかの実験を用いて実証した。
本稿では,すべての実験において,ActivationNetの接触品質予測は期待とよく一致している。
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