Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning to Predict Structural Vibrations

論文の概要: Learning to Predict Structural Vibrations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05469v3
Date: Fri, 22 Mar 2024 16:49:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-25 22:49:51.956737
Title: Learning to Predict Structural Vibrations
Title（参考訳）: 構造振動予測の学習
Authors: Jan van Delden, Julius Schultz, Christopher Blech, Sabine C. Langer, Timo Lüddecke,
Abstract要約: 飛行機、車、家屋などの機械構造では、騒音が発生し振動によって伝達される。このノイズを低減させるためには、高価な数値計算で振動をシミュレートする必要がある。本稿では,高調波励起板の振動予測に関するベンチマークを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4746345679821617
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: In mechanical structures like airplanes, cars and houses, noise is generated and transmitted through vibrations. To take measures to reduce this noise, vibrations need to be simulated with expensive numerical computations. Surrogate deep learning models present a promising alternative to classical numerical simulations as they can be evaluated magnitudes faster, while trading-off accuracy. To quantify such trade-offs systematically and foster the development of methods, we present a benchmark on the task of predicting the vibration of harmonically excited plates. The benchmark features a total of 12000 plate geometries with varying forms of beadings, material and sizes with associated numerical solutions. To address the benchmark task, we propose a new network architecture, named Frequency-Query Operator, which is trained to map plate geometries to their vibration pattern given a specific excitation frequency. Applying principles from operator learning and implicit models for shape encoding, our approach effectively addresses the prediction of highly variable frequency response functions occurring in dynamic systems. To quantify the prediction quality, we introduce a set of evaluation metrics and evaluate the method on our vibrating-plates benchmark. Our method outperforms DeepONets, Fourier Neural Operators and more traditional neural network architectures. Code, dataset and visualizations: https://eckerlab.org/code/delden2023_plate
Abstract（参考訳）: 飛行機、車、家屋などの機械構造では、騒音が発生し振動によって伝達される。このノイズを低減させるためには、高価な数値計算で振動をシミュレートする必要がある。サーロゲート深層学習モデルは、古典的な数値シミュレーションに代わる有望な代替手段を提供する。このようなトレードオフを体系的に定量化し,手法の開発を促進するために,調和的に励起されたプレートの振動を予測する作業に関するベンチマークを提示する。ベンチマークでは、ビーディング、材料、大きさの異なる12,000のプレートのジオメトリーと関連する数値解が特徴である。そこで本研究では,プレート測地を特定の励起周波数の振動パターンにマッピングするように訓練した,周波数クエリ演算子という新しいネットワークアーキテクチャを提案する。演算子学習と暗黙モデルによる形状符号化の原理を応用し、動的システムで発生する高可変周波数応答関数の予測を効果的に適用する。予測品質を定量化するために,評価指標のセットを導入し,振動板ベンチマーク上で評価を行う。提案手法は,DeepONets,Fourier Neural Operatorsおよび従来型ニューラルネットワークアーキテクチャよりも優れている。コード、データセット、視覚化:https://eckerlab.org/code/delden2023_plate

関連論文リスト

Pivotal Auto-Encoder via Self-Normalizing ReLU [20.76999663290342]
トランスフォーメーション学習問題として,単一の隠蔽層スパースオートエンコーダを定式化する。本稿では,テスト時の騒音レベルに不変な予測モデルを実現する最適化問題を提案する。実験結果から, 各種ノイズに対する安定性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-23T09:06:52Z)
Urban Sound Propagation: a Benchmark for 1-Step Generative Modeling of Complex Physical Systems [8.04779839951237]
本稿では,速度と物理的正確性の観点から,1ステップの推論モデルの評価のためのベンチマークを示す。本ベンチマークは, 都市環境における音源からの波動の2次元伝播をモデル化する, 物理的に複雑で実用的な作業に基づくものである。我々は100kのサンプルを用いて,各サンプルがOpenStreetmapから引き出された実2次元ビルディングマップとパラメータ化された音源と,与えられたシーンに対する模擬地上真実音の伝搬からなるデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-16T11:38:58Z)
Analyzing Robustness of End-to-End Neural Models for Automatic Speech Recognition [11.489161072526677]
音声認識のための事前学習ニューラルネットワークのロバスト性について検討する。本研究では,LibriSpeechおよびTIMITデータセット上で,事前学習したニューラルネットワークwav2vec2, HuBERT, DistilHuBERTのロバスト性解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-17T20:00:54Z)
Explainable AI Algorithms for Vibration Data-based Fault Detection: Use Case-adadpted Methods and Critical Evaluation [0.0]
深層ニューラルネットワークアルゴリズムを用いて振動データを解析することは、回転機械の損傷を早期に検出する有効な方法である。本研究では、振動に基づく状態監視のための畳み込みニューラルネットワークへの説明可能なAI(XAI)アルゴリズムの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-21T19:57:36Z)
Decision Forest Based EMG Signal Classification with Low Volume Dataset Augmented with Random Variance Gaussian Noise [51.76329821186873]
我々は6種類の手振りを限定的なサンプル数で分類できるモデルを作成し、より広い聴衆によく一般化する。信号のランダムなバウンドの使用など、より基本的な手法のセットにアピールするが、これらの手法がオンライン環境で持てる力を示したいと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-29T23:22:18Z)
Predicting Loose-Fitting Garment Deformations Using Bone-Driven Motion Networks [63.596602299263935]
本稿では,骨駆動型モーションネットワークを用いて,ゆるやかな衣服メッシュの変形を対話的に予測する学習アルゴリズムを提案する。提案手法は,メッシュ変形の予測精度を約20%,ハウスドルフ距離とSTEDで約10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-03T07:54:39Z)
Seismic wave propagation and inversion with Neural Operators [7.296366040398878]
我々は、最近開発されたNeural Operatorと呼ばれる機械学習パラダイムを用いて、一般的なソリューションを学習するためのプロトタイプフレームワークを開発した。訓練されたニューラル演算子は、任意の速度構造やソース位置について、無視可能な時間で解を計算することができる。本手法を2次元音響波動方程式を用いて説明し, 地震トモグラフィへの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-11T19:17:39Z)
Voice2Series: Reprogramming Acoustic Models for Time Series Classification [65.94154001167608]
Voice2Seriesは、時系列分類のための音響モデルをプログラムする新しいエンドツーエンドアプローチである。 V2Sは20のタスクで性能が優れるか、最先端のメソッドと結びついているかを示し、平均精度を1.84%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-17T07:59:15Z)
Learning Noise-Aware Encoder-Decoder from Noisy Labels by Alternating Back-Propagation for Saliency Detection [54.98042023365694]
本稿では,ノイズを考慮したエンコーダ・デコーダ・フレームワークを提案する。提案モデルはニューラルネットワークによってパラメータ化された2つのサブモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T18:47:36Z)
Incremental Training of a Recurrent Neural Network Exploiting a Multi-Scale Dynamic Memory [79.42778415729475]
本稿では,マルチスケール学習を対象とする,漸進的に訓練された再帰的アーキテクチャを提案する。隠れた状態を異なるモジュールに分割することで、シンプルなRNNのアーキテクチャを拡張する方法を示す。新しいモジュールがモデルに反復的に追加され、徐々に長い依存関係を学習するトレーニングアルゴリズムについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T08:35:49Z)
Forecasting Sequential Data using Consistent Koopman Autoencoders [52.209416711500005]
クープマン理論に関連する新しい物理学に基づく手法が導入された。本稿では,既存の作業の多くと異なり,前方・後方のダイナミクスを生かした新しいコンシスタント・クープマン・オートエンコーダモデルを提案する。このアプローチの鍵となるのは、一貫性のある力学と関連するクープマン作用素との相互作用を探索する新しい解析である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-04T18:24:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。