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/2310.05469v4
Date: Tue, 03 Dec 2024 15:21:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:38:46.764248
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。ディープラーニングサロゲートモデルは古典的な数値シミュレーションの代替として有望である。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:
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. Deep learning surrogate 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 12,000 plate geometries with varying forms of beadings, material, boundary conditions, load position and sizes with associated numerical solutions. To address the benchmark task, we propose a new network architecture, named Frequency-Query Operator, which predicts vibration patterns of plate geometries 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 and can be used for design optimization. Code, dataset and visualizations: https://github.com/ecker-lab/Learning_Vibrating_Plates
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。ディープラーニングサロゲートモデルは、古典的な数値シミュレーションの代替として、トレードオフ精度を保ちながら、桁違いに高速に評価できることを示す。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、境界条件、負荷位置、および関連する数値解のサイズの異なる12,000のプレートジオメトリが特徴的である。ベンチマーク課題に対処するため,特定の励起周波数が与えられたプレートジオメトリの振動パターンを予測し,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やFourier Neural Operatorsなど従来のニューラルネットワークアーキテクチャよりも優れており,設計最適化に利用することができる。コード、データセット、視覚化:https://github.com/ecker-lab/Learning_Vibrating_Plates

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