論文の概要: SuperMeshing: A New Deep Learning Architecture for Increasing the Mesh Density of Metal Forming Stress Field with Attention Mechanism and Perceptual Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09276v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 06:02:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 08:24:24.181561
• Title: SuperMeshing: A New Deep Learning Architecture for Increasing the Mesh Density of Metal Forming Stress Field with Attention Mechanism and Perceptual Features
• Title（参考訳）: supermeshing: 注意機構と知覚的特徴を備えた金属成形応力場のメッシュ密度を高めるための新しいディープラーニングアーキテクチャ
• Authors: Qingfeng Xu, Zhenguo Nie, Handing Xu, Haosu Zhou, Xinjun Liu
• Abstract要約: 我々はSuperMeshingNetという新しいデータ駆動メッシュ密度向上モデルを提案する。 ディープラーニングモデルへの入力としてメッシュ密度の低い有限要素解析(FEA)の利点を強化する。 線形法を適用したベースラインと比較して、SuperMeshingNetはテストデータの平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)を顕著に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660502023086995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In stress field analysis, the finite element analysis is a crucial approach, in which the mesh-density has a significant impact on the results. High mesh density usually contributes authentic to simulation results but costs more computing resources, leading to curtailing efficiency during the design process. To eliminate this drawback, we propose a new data-driven mesh-density boost model named SuperMeshingNet that strengthens the advantages of finite element analysis (FEA) with low mesh-density as inputs to the deep learning model, which consisting of Res-UNet architecture, to acquire high-density stress field instantaneously, shortening computing time and cost automatically. Moreover, the attention mechanism and the perceptual features are utilized, enhancing the performance of SuperMeshingNet. Compared to the baseline that applied the linear interpolation method, SuperMeshingNet achieves a prominent reduction in the mean squared error (MSE) and mean absolute error (MAE) on test data, which contains prior unseen cases. Based on the data set of metal forming, the comparable experiments are proceeded to demonstrate the high quality and superior precision of the reconstructed results generated by our model. The well-trained model can successfully show more excellent performance than the baseline and other methods on the multiple scaled mesh-density, including $2\times$, $4\times$, and $8\times$. With the refined result owning broaden scaling of mesh density and high precision, the FEA process can be accelerated with seldom cost on computation resources. We publicly share our work with full detail of implementation at https://github.com/zhenguonie/2021_SuperMeshing_2D_Metal_Forming
• Abstract（参考訳）: 応力場解析において、有限要素解析は、メッシュ密度が結果に重大な影響を与える重要なアプローチである。 高いメッシュ密度はシミュレーション結果の信頼性に寄与するが、計算リソースのコストが高くなるため、設計プロセスにおける効率が低下する。 この欠点を解消するために、res-unetアーキテクチャからなるディープラーニングモデルへの入力として、メッシュ密度の低い有限要素解析(fea)の利点を強化し、高密度応力場を瞬時に取得し、計算時間とコストを自動的に短縮するsupermeshingnetという新しいデータ駆動型メッシュ密度促進モデルを提案する。 さらに、注意機構と知覚的特徴を活用し、SuperMeshingNetの性能を向上させる。 線形補間法を適用したベースラインと比較して, SuperMeshingNetは, 未確認ケースを含むテストデータに対する平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) の顕著な低減を実現している。 金属成形のデータセットに基づいて, モデルにより生成された再構成結果の高品質かつ優れた精度を示す実験を行った。 このよく訓練されたモデルは、複数のスケールされたメッシュ密度のベースラインや他の方法よりも優れたパフォーマンスを示すことができる。 メッシュ密度の広範化と高精度化を両立させることにより,feaプロセスは計算資源のコストをほとんど必要とせずに高速化することができる。 実装の詳細はhttps://github.com/zhenguonie/2021_SuperMeshing_2D_Metal_Formingで公開しています。

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