論文の概要: Multi-Objective Hull Form Optimization with CAD Engine-based Deep Learning Physics for 3D Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12915v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 14:30:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 14:16:10.702261
• Title: Multi-Objective Hull Form Optimization with CAD Engine-based Deep Learning Physics for 3D Flow Prediction
• Title（参考訳）: CADエンジンを用いた3次元流れ予測のための深層学習物理を用いた多目的ハル形状最適化
• Authors: Jocelyn Ahmed Mazari, Antoine Reverberi, Pierre Yser, Sebastian Sigmund
• Abstract要約: 本稿では,(1)最も有望な基本船体形状を検出する感度解析,(2)最適船体形状間のトレードオフを定量化するための多目的最適化の2つの応用法を提案する。 これらの結果は、ExtralityのDeep Learning Physics(DLP)モデルをCADエンジンと評価器に結合することで達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a built-in Deep Learning Physics Optimization (DLPO) framework to set up a shape optimization study of the Duisburg Test Case (DTC) container vessel. We present two different applications: (1) sensitivity analysis to detect the most promising generic basis hull shapes, and (2) multi-objective optimization to quantify the trade-off between optimal hull forms. DLPO framework allows for the evaluation of design iterations automatically in an end-to-end manner. We achieved these results by coupling Extrality's Deep Learning Physics (DLP) model to a CAD engine and an optimizer. Our proposed DLP model is trained on full 3D volume data coming from RANS simulations, and it can provide accurate and high-quality 3D flow predictions in real-time, which makes it a good evaluator to perform optimization of new container vessel designs w.r.t the hydrodynamic efficiency. In particular, it is able to recover the forces acting on the vessel by integration on the hull surface with a mean relative error of 3.84\% \pm 2.179\% on the total resistance. Each iteration takes only 20 seconds, thus leading to a drastic saving of time and engineering efforts, while delivering valuable insight into the performance of the vessel, including RANS-like detailed flow information. We conclude that DLPO framework is a promising tool to accelerate the ship design process and lead to more efficient ships with better hydrodynamic performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Duisburg Test Case (DTC)コンテナ容器の形状最適化研究を行うためのDLPO(Deep Learning Physics Optimization)フレームワークを提案する。 我々は,(1)最も有望な基本船体形状を検出する感度解析と(2)最適船体形状間のトレードオフを定量化する多目的最適化の2つの異なる応用法を提案する。 dlpoフレームワークは、設計イテレーションをエンドツーエンドで自動的に評価できる。 これらの結果は、ExtralityのDeep Learning Physics(DLP)モデルをCADエンジンとオプティマイザに結合することで実現した。 提案するdlpモデルは,ransシミュレーションから得られたフル3dボリュームデータに基づいてトレーニングされ,高精度かつ高品質な3dフロー予測をリアルタイムに行うことができる。 特に、船体表面に一体化することで船体に作用する力を回復することができ、総抵抗の相対誤差は3.84\% \pm 2.179\%である。 各イテレーションはわずか20秒で時間とエンジニアリングの労力を大幅に節約し、RANSのような詳細なフロー情報を含む船の性能に関する貴重な洞察を提供する。 DLPOフレームワークは, 船の設計プロセスの高速化と, より効率の良い船の流動性能向上に寄与する, 有望なツールである。

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