論文の概要: Parametric Generative Schemes with Geometric Constraints for Encoding and Synthesizing Airfoils

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02458v2
• Date: Thu, 4 May 2023 10:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 17:52:04.697286
• Title: Parametric Generative Schemes with Geometric Constraints for Encoding and Synthesizing Airfoils
• Title（参考訳）: 航空機の符号化と合成のための幾何学的制約を伴うパラメトリック生成スキーム
• Authors: Hairun Xie, Jing Wang and Miao Zhang
• Abstract要約: 特定の制約を満たしつつ,設計空間の複雑さを捉えるために,ディープラーニングに基づく2つの生成スキームを提案する。 ソフト制約スキームは、予想される幾何学的制約からわずかにずれた翼を生成するが、それでも基準翼に収束する。 制約の厳しいスキームは、幾何学的制約に厳密に固執しつつ、より広い範囲の幾何学的多様性を持つ翼を生産する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.546237636065182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The modern aerodynamic optimization has a strong demand for parametric methods with high levels of intuitiveness, flexibility, and representative accuracy, which cannot be fully achieved through traditional airfoil parametric techniques. In this paper, two deep learning-based generative schemes are proposed to effectively capture the complexity of the design space while satisfying specific constraints. 1. Soft-constrained scheme: a Conditional Variational Autoencoder (CVAE)-based model to train geometric constraints as part of the network directly. 2. Hard-constrained scheme: a VAE-based model to generate diverse airfoils and an FFD-based technique to project the generated airfoils onto the given constraints. According to the statistical results, the reconstructed airfoils are both accurate and smooth, without any need for additional filters. The soft-constrained scheme generates airfoils that exhibit slight deviations from the expected geometric constraints, yet still converge to the reference airfoil in both geometry space and objective space with some degree of distribution bias. In contrast, the hard-constrained scheme produces airfoils with a wider range of geometric diversity while strictly adhering to the geometric constraints. The corresponding distribution in the objective space is also more diverse, with isotropic uniformity around the reference point and no significant bias. These proposed airfoil parametric methods can break through the boundaries of training data in the objective space, providing higher quality samples for random sampling and improving the efficiency of optimization design.
• Abstract（参考訳）: 現代の空気力学最適化は、従来の翼パラメトリック技術では達成できない、直感性、柔軟性、代表精度の高いパラメトリック手法を強く要求している。 本稿では,特定の制約を満たしながら設計空間の複雑さを効果的に捉えるために,2つの深層学習に基づく生成スキームを提案する。 1. ソフト制約スキーム: ネットワークの一部として幾何学的制約をトレーニングするための条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)ベースのモデル。 2. ハード制約スキーム:多種多様な翼を生成するVAEモデルと、生成された翼を所定の制約に投射するFFD技術。 統計結果によると、再建された翼は、フィルターを追加せずに正確かつ滑らかである。 ソフト拘束スキームは、期待される幾何学的制約からわずかに逸脱するが、幾何空間と対象空間の両方において一定の分布バイアスを持つ基準翼に収束する翼を生成する。 対照的に、制約の厳しいスキームは、幾何学的制約に厳密に固執しつつ、より広い範囲の幾何学的多様性を持つ翼を生成する。 対象空間内の対応する分布もより多様であり、基準点周りの等方性は均一であり、有意なバイアスはない。 これらの提案手法は, 対象空間におけるトレーニングデータの境界を突破し, ランダムサンプリングのための高品質なサンプルを提供し, 最適化設計の効率を向上させる。

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