論文の概要: FluxGAN: A Physics-Aware Generative Adversarial Network Model for
Generating Microstructures That Maintain Target Heat Flux
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04622v1
- Date: Fri, 6 Oct 2023 23:13:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 17:09:44.509723
- Title: FluxGAN: A Physics-Aware Generative Adversarial Network Model for
Generating Microstructures That Maintain Target Heat Flux
- Title（参考訳）: FluxGAN - 熱フラックスをターゲットとした組織生成のための物理認識型生成逆ネットワークモデル
- Authors: Artem K. Pimachev, Manoj Settipalli and Sanghamitra Neogi
- Abstract要約: 本稿では,大規模構造物の高品質な画像を同時に生成できる物理認識型生成逆ネットワークモデルFluxGANを提案する。
このモデルは2次元(2次元)の例で訓練した後、3次元(3次元)ドメインでコーティングミクロ組織と物理プロセスを生成することができる。
本手法は, 溶射皮膜の設計と最適化を, 様々な用途に応用できる可能性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a physics-aware generative adversarial network model, FluxGAN,
capable of simultaneously generating high-quality images of large
microstructures and description of their thermal properties. During the
training phase, the model learns about the relationship between the local
structural features and the physical processes, such as the heat flux in the
microstructures, due to external temperature gradients. Once trained, the model
generates new structural and associated heat flux environments, bypassing the
computationally expensive modeling. Our model provides a cost effective and
efficient approach over conventional modeling techniques, such as the finite
element method (FEM), for describing the thermal properties of microstructures.
The conventional approach requires computational modeling that scales with the
size of the microstructure model, therefore limiting the simulation to a given
size, resolution, and complexity of the model. In contrast, the FluxGAN model
uses synthesis-by-part approach and generates arbitrary large size images at
low computational cost. We demonstrate that the model can be utilized to
generate designs of thermal sprayed coatings that satisfies target thermal
properties. Furthermore, the model is capable of generating coating
microstructures and physical processes in three-dimensional (3D) domain after
being trained on two-dimensional (2D) examples. Our approach has the potential
to transform the design and optimization of thermal sprayed coatings for
various applications, including high-temperature and long-duration operation of
gas turbines for aircraft or ground-based power generators.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模構造の高品質な画像と熱特性を同時に生成できる物理認識型生成逆ネットワークモデルFluxGANを提案する。
トレーニングフェーズの間、モデルは、外部温度勾配による組織内の熱流束など、局所的な構造的特徴と物理的過程との関係について学習する。
トレーニングが完了すると、新しい構造と関連する熱流環境が生成され、計算に高価なモデリングをバイパスする。
本モデルは, 有限要素法 (fem) などの従来のモデリング手法と比較して, ミクロ組織の熱的特性を記述するためのコスト効率と効率のよいアプローチを提供する。
従来の手法では、マイクロ構造モデルのサイズに合わせてスケールする計算モデルが必要であるため、シミュレーションを与えられたサイズ、解像度、複雑さに制限する。
対照的に、FluxGANモデルは合成・バイ・パートのアプローチを使用して、計算コストの低い任意のサイズの画像を生成する。
本モデルは, ターゲット熱特性を満たす溶射皮膜の設計に有効であることを示す。
さらに、2次元(2次元)の例で訓練した後、3次元(3次元)領域でコーティングミクロ組織と物理プロセスを生成することができる。
本手法は, 航空機や地上発電機用ガスタービンの高温・長期運転を含む各種用途への溶射皮膜の設計と最適化を変革する可能性を秘めている。
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