論文の概要: Weighted Unsupervised Domain Adaptation Considering Geometry Features
and Engineering Performance of 3D Design Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04499v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 00:26:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 18:09:03.049674
- Title: Weighted Unsupervised Domain Adaptation Considering Geometry Features
and Engineering Performance of 3D Design Data
- Title（参考訳）: 3次元設計データの幾何学的特徴と工学的性能を考慮した重み付き教師なし領域適応
- Authors: Seungyeon Shin, Namwoo Kang
- Abstract要約: 本稿では,3次元設計データの幾何学的特徴と工学的性能を考慮した2重非教師なし領域適応手法を提案する。
提案モデルでは, 最大von Mises応力の大きさとそれに対応する3次元路面車輪の位置を予測するために, 車輪衝撃解析問題を用いて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.306144660547256
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The product design process in manufacturing involves iterative design
modeling and analysis to achieve the target engineering performance, but such
an iterative process is time consuming and computationally expensive. Recently,
deep learning-based engineering performance prediction models have been
proposed to accelerate design optimization. However, they only guarantee
predictions on training data and may be inaccurate when applied to new domain
data. In particular, 3D design data have complex features, which means domains
with various distributions exist. Thus, the utilization of deep learning has
limitations due to the heavy data collection and training burdens. We propose a
bi-weighted unsupervised domain adaptation approach that considers the geometry
features and engineering performance of 3D design data. It is specialized for
deep learning-based engineering performance predictions. Domain-invariant
features can be extracted through an adversarial training strategy by using
hypothesis discrepancy, and a multi-output regression task can be performed
with the extracted features to predict the engineering performance. In
particular, we present a source instance weighting method suitable for 3D
design data to avoid negative transfers. The developed bi-weighting strategy
based on the geometry features and engineering performance of engineering
structures is incorporated into the training process. The proposed model is
tested on a wheel impact analysis problem to predict the magnitude of the
maximum von Mises stress and the corresponding location of 3D road wheels. This
mechanism can reduce the target risk for unlabeled target domains on the basis
of weighted multi-source domain knowledge and can efficiently replace
conventional finite element analysis.
- Abstract（参考訳）: 製造における製品設計プロセスは、目標エンジニアリング性能を達成するために反復的な設計モデリングと分析を伴うが、このような反復的なプロセスは時間がかかり、計算コストがかかる。
近年,設計最適化を高速化する深層学習に基づく工学性能予測モデルが提案されている。
しかし、トレーニングデータの予測のみを保証し、新しいドメインデータに適用すると不正確になる可能性がある。
特に、3dデザインデータは複雑な特徴を持ち、様々な分布を持つ領域が存在する。
このように、深層学習の利用には、データ収集と訓練の負担による制限がある。
本稿では3次元設計データの幾何学的特徴と工学的性能を考慮した二重非教師付きドメイン適応手法を提案する。
ディープラーニングベースのエンジニアリングパフォーマンス予測に特化している。
仮説の相違を利用してドメイン不変の特徴を敵の訓練戦略により抽出し、抽出した特徴を用いて多出力回帰タスクを行い、工学的性能を予測する。
特に、負の転送を避けるために、3次元設計データに適したソースインスタンス重み付け手法を提案する。
工学構造の幾何学的特徴と工学的性能に基づく2重重み付け戦略が訓練プロセスに組み込まれている。
提案モデルは, 最大von mises応力の大きさと3次元路面車輪の位置を予測するために, 車輪衝撃解析問題を用いて実験を行った。
このメカニズムは、重み付けされたマルチソースドメイン知識に基づいて、ラベルなしのターゲットドメインのターゲットリスクを低減し、従来の有限要素分析を効率的に置き換えることができる。
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