論文の概要: An FEA surrogate model with Boundary Oriented Graph Embedding approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13509v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 20:35:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:20:10.863043
• Title: An FEA surrogate model with Boundary Oriented Graph Embedding approach
• Title（参考訳）: 境界指向グラフ埋め込みアプローチによるfeaサロゲートモデル
• Authors: Xingyu Fu, Fengfeng Zhou, Dheeraj Peddireddy, Zhengyang Kang, Martin Byung-Guk Jun, Vaneet Aggarwal
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)のための境界指向グラフ埋め込み(BOGE)アプローチを提案する。 BOGEのアプローチでは、構造化メッシュ要素をグラフに埋め込むことができ、大規模な三角形メッシュベースのFAA結果に対して効率的な回帰を行うことができる。 3層DeepGCNモデルによるBOGEアプローチは、応力場予測のためのMSE 0.011706 (2.41% MAPE) と、位相最適化のための0.002735 MSE (0.01) 以上の誤差を持つ1.58%の要素) による回帰を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.104112546546947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a Boundary Oriented Graph Embedding (BOGE) approach for the Graph Neural Network (GNN) to serve as a general surrogate model for regressing physical fields and solving boundary value problems. Providing shortcuts for both boundary elements and local neighbor elements, the BOGE approach can embed structured mesh elements into the graph and performs an efficient regression on large-scale triangular-mesh-based FEA results, which cannot be realized by other machine-learning-based surrogate methods. Focusing on the cantilever beam problem, our BOGE approach cannot only fit the distribution of stress fields but also regresses the topological optimization results, which show its potential of realizing abstract decision-making design process. The BOGE approach with 3-layer DeepGCN model \textcolor{blue}{achieves the regression with MSE of 0.011706 (2.41\% MAPE) for stress field prediction and 0.002735 MSE (with 1.58\% elements having error larger than 0.01) for topological optimization.} The overall concept of the BOGE approach paves the way for a general and efficient deep-learning-based FEA simulator that will benefit both industry and design-related areas.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(gnn)に対する境界指向グラフ埋め込み(boge)アプローチを,物理フィールドのレグレッションと境界値問題の解決のための汎用サロゲートモデルとして利用することを提案する。 境界要素と局所近傍要素の両方のショートカットを提供することで、BOGEアプローチは構造化メッシュ要素をグラフに埋め込むことができ、大規模な三角形のメシュに基づくFAA結果に対して効率的な回帰を行うことができる。 カンチレバービーム問題に着目したbogeアプローチは,応力場分布に適合するだけでなく,抽象的意思決定設計プロセスを実現する可能性を示すトポロジカル最適化結果を後退させる。 3層DeepGCNモデルによるBOGEアプローチは、応力場予測のための 0.011706 (2.41\% MAPE) と位相最適化のための 0.002735 MSE (0.01) よりも大きい誤差を持つ 1.58\% 要素) の回帰を導出する。 BOGEアプローチの全体的な概念は、業界とデザイン関連の領域の両方に利益をもたらす、汎用的で効率的なディープラーニングベースのFEAシミュレータの道を開くものである。

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