論文の概要: Generative Thermal Design Through Boundary Representation and Multi-Agent Cooperative Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07952v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 21:22:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 13:39:28.195001
• Title: Generative Thermal Design Through Boundary Representation and Multi-Agent Cooperative Environment
• Title（参考訳）: 境界表現とマルチエージェント協調環境による生成熱設計
• Authors: Hadi Keramati and Feridun Hamdullahpur
• Abstract要約: 協調型多エージェント深部強化学習と連続幾何表現を用いた生成熱設計を提案する。 提案フレームワークは、熱伝達と圧力降下を予測する環境として、事前訓練されたニューラルネットワークサロゲートモデルで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative design has been growing across the design community as a viable method for design space exploration. Thermal design is more complex than mechanical or aerodynamic design because of the additional convection-diffusion equation and its pertinent boundary interaction. We present a generative thermal design using cooperative multi-agent deep reinforcement learning and continuous geometric representation of the fluid and solid domain. The proposed framework consists of a pre-trained neural network surrogate model as an environment to predict heat transfer and pressure drop of the generated geometries. The design space is parameterized by composite Bezier curve to solve multiple fin shape optimization. We show that our multi-agent framework can learn the policy for design strategy using multi-objective reward without the need for shape derivation or differentiable objective function.
• Abstract（参考訳）: ジェネレイティブデザインは、デザインスペースの探索に有効な方法として、デザインコミュニティ全体に成長してきた。 熱設計は、対流拡散方程式と関連する境界相互作用のため、機械設計や空力設計よりも複雑である。 協調型多エージェント深部強化学習と流体・固体領域の連続幾何表現を用いた生成熱設計を提案する。 提案手法は,生成したジオメトリの熱伝達と圧力降下を予測する環境として,事前学習したニューラルネットワークサロゲートモデルから構成する。 設計空間は複合ベジエ曲線によりパラメータ化され、多重フィン形状最適化を解く。 我々は,多目的報酬を用いた設計戦略の方針を,形状の導出や微分可能な目的関数を必要とせずに学習できることを示す。

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