論文の概要: TopoDiff: A Performance and Constraint-Guided Diffusion Model for Topology Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09591v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 03:26:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 14:23:32.024542
• Title: TopoDiff: A Performance and Constraint-Guided Diffusion Model for Topology Optimization
• Title（参考訳）: TopoDiff: トポロジー最適化のための性能と制約誘導拡散モデル
• Authors: Fran\c{c}ois Maz\'e, Faez Ahmed
• Abstract要約: TopoDiffは、性能認識および製造可能性認識トポロジー最適化のための条件付き拡散モデルに基づくアーキテクチャである。 本手法は,物理性能の平均誤差を8倍に減らし,最先端の条件付きGANを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.091593765662773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural topology optimization, which aims to find the optimal physical structure that maximizes mechanical performance, is vital in engineering design applications in aerospace, mechanical, and civil engineering. Generative adversarial networks (GANs) have recently emerged as a popular alternative to traditional iterative topology optimization methods. However, these models are often difficult to train, have limited generalizability, and due to their goal of mimicking optimal topologies, neglect manufacturability and performance objectives like mechanical compliance. We propose TopoDiff, a conditional diffusion-model-based architecture to perform performance-aware and manufacturability-aware topology optimization that overcomes these issues. Our model introduces a surrogate model-based guidance strategy that actively favors structures with low compliance and good manufacturability. Our method significantly outperforms a state-of-art conditional GAN by reducing the average error on physical performance by a factor of eight and by producing 11 times fewer infeasible samples. By introducing diffusion models to topology optimization, we show that conditional diffusion models have the ability to outperform GANs in engineering design synthesis applications too. Our work also suggests a general framework for engineering optimization problems using diffusion models and external performance and constraint-aware guidance.
• Abstract（参考訳）: 機械性能を最大化する最適物理構造を見つけることを目的とした構造トポロジー最適化は、航空宇宙、機械、土木工学における工学設計の応用において不可欠である。 GAN(Generative Adversarial Network)は、最近、従来の反復的トポロジー最適化手法の代替として人気がある。 しかし、これらのモデルは訓練が困難であり、一般化性が制限されており、最適なトポロジーを模倣すること、製造性を無視すること、機械的なコンプライアンスのような性能上の目標を模倣することが目的である。 TopoDiffは条件付き拡散モデルに基づくアーキテクチャで,これらの問題を克服する性能認識および製造可能性認識トポロジー最適化を実現する。 本モデルでは,低いコンプライアンスと優れた製造性を持つ構造を積極的に推奨する代理モデルに基づくガイダンス戦略を導入する。 本手法は,物理性能の平均誤差を8倍に減らし,11倍の非実用性サンプルを生成することにより,最先端の条件付きGANを著しく向上させる。 トポロジー最適化に拡散モデルを導入することにより,条件拡散モデルは工学的設計合成アプリケーションにおいてganよりも優れることを示した。 また,拡散モデルと外部性能と制約対応ガイダンスを用いた工学最適化のための一般的なフレームワークを提案する。

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