論文の概要: Deep Learning-Based Inverse Design for Engineering Systems: Multidisciplinary Design Optimization of Automotive Brakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13309v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 08:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 18:23:44.207640
• Title: Deep Learning-Based Inverse Design for Engineering Systems: Multidisciplinary Design Optimization of Automotive Brakes
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくエンジニアリングシステムの逆設計--自動車ブレーキの多分野設計最適化
• Authors: Seongsin Kim, Minyoung Jwa, Soonwook Lee, Sunghoon Park, Namwoo Kang
• Abstract要約: Apparent piston travel (APT) とドラッグトルクは、ブレーキ性能を評価する上で最も代表的な要因である。 近年,ディープラーニング (DL) を用いた逆設計の研究により, 最適設計を瞬時に生成する可能性が確立されている。 MIDは、精度と計算コストの観点から、単系統の逆設計と同じような性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.362412515574206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The braking performance of the brake system is a target performance that must be considered for vehicle development. Apparent piston travel (APT) and drag torque are the most representative factors for evaluating braking performance. In particular, as the two performance factors have a conflicting relationship with each other, a multidisciplinary design optimization (MDO) approach is required for brake design. However, the computational cost of MDO increases as the number of disciplines increases. Recent studies on inverse design that use deep learning (DL) have established the possibility of instantly generating an optimal design that can satisfy the target performance without implementing an iterative optimization process. This study proposes a DL-based multidisciplinary inverse design (MID) that simultaneously satisfies multiple targets, such as the APT and drag torque of the brake system. Results show that the proposed inverse design can find the optimal design more efficiently compared with the conventional optimization methods, such as backpropagation and sequential quadratic programming. The MID achieved a similar performance to the single-disciplinary inverse design in terms of accuracy and computational cost. A novel design was derived on the basis of results, and the same performance was satisfied as that of the existing design.
• Abstract（参考訳）: ブレーキシステムのブレーキ性能は、車両開発に考慮しなければならない目標性能である。 Apparent piston travel (APT) とドラッグトルクは、ブレーキ性能を評価する上で最も代表的な要因である。 特に、2つの性能要因が互いに矛盾する関係にあるため、ブレーキ設計には多分野設計最適化(MDO)アプローチが必要である。 しかし、MDOの計算コストは、規律の数が増えるにつれて増加する。 近年,Deep Learning (DL) を用いた逆設計の研究により,反復的最適化プロセスを実装することなく,目標性能を満足できる最適設計を瞬時に生成する可能性が高まっている。 本研究では,ブレーキシステムのaptやドラッグトルクなど,複数の目標を同時に満たすdlベースの多分野逆設計 (mid) を提案する。 その結果,提案する逆設計は,バックプロパゲーションや逐次二次計画といった従来の最適化手法と比較して,最適設計をより効率的に求めることができることがわかった。 MIDは、精度と計算コストの観点から、単系統の逆設計と同じような性能を達成した。 結果に基づいて新規な設計が導出され,既存の設計と同等の性能が得られた。

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