論文の概要: A Generative Neural Network Approach for 3D Multi-Criteria Design
Generation and Optimization of an Engine Mount for an Unmanned Air Vehicle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03414v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 09:33:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 18:15:33.520555
- Title: A Generative Neural Network Approach for 3D Multi-Criteria Design
Generation and Optimization of an Engine Mount for an Unmanned Air Vehicle
- Title（参考訳）: 無人航空機用エンジンマウントの3次元マルチクリテリア設計と最適化のための生成ニューラルネットワークアプローチ
- Authors: Christoph Petroll and Sebastian Eilermann and Philipp Hoefer and
Oliver Niggemann
- Abstract要約: ニューラルネットワークをトレーニングして、機能と幾何学の依存関係を極めて効果的な方法で学習します。
本稿では,無人航空機(UAV)モーターマウントに関連する3次元設計ユースケースの多面的課題に対処する。
トレーニングされたニューラルネットワークを用いて、自己定義機能条件下で最適化された設計を生成する能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0700747055024284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the most promising developments in computer vision in recent years is
the use of generative neural networks for functionality condition-based 3D
design reconstruction and generation. Here, neural networks learn dependencies
between functionalities and a geometry in a very effective way. For a neural
network the functionalities are translated in conditions to a certain geometry.
But the more conditions the design generation needs to reflect, the more
difficult it is to learn clear dependencies. This leads to a multi criteria
design problem due various conditions, which are not considered in the neural
network structure so far.
In this paper, we address this multi-criteria challenge for a 3D design use
case related to an unmanned aerial vehicle (UAV) motor mount. We generate
10,000 abstract 3D designs and subject them all to simulations for three
physical disciplines: mechanics, thermodynamics, and aerodynamics. Then, we
train a Conditional Variational Autoencoder (CVAE) using the geometry and
corresponding multicriteria functional constraints as input. We use our trained
CVAE as well as the Marching cubes algorithm to generate meshes for simulation
based evaluation. The results are then evaluated with the generated UAV
designs. Subsequently, we demonstrate the ability to generate optimized designs
under self-defined functionality conditions using the trained neural network.
- Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンで最も有望な発展の1つは、機能条件に基づく3d設計の再構築と生成のための生成ニューラルネットワークの利用である。
ここでニューラルネットワークは、機能と幾何学の間の依存性を非常に効果的な方法で学習する。
ニューラルネットワークの場合、関数は条件付きで特定の幾何学に変換される。
しかし、設計生成が反映する必要がある条件が多ければ多いほど、明確な依存関係を学ぶことが難しくなります。
これは、これまでのニューラルネットワーク構造では考慮されていない様々な条件による多重基準設計問題につながる。
本稿では,無人航空機(UAV)モーターマウントに関連する3次元設計ユースケースについて,このマルチ基準課題に対処する。
我々は1万の抽象的な3Dデザインを生成し、それらを3つの物理分野(力学、熱力学、空気力学)のシミュレーションに含めます。
次に,条件変分オートエンコーダ (CVAE) を幾何と対応する多条件関数制約を入力として訓練する。
我々は、トレーニングされたCVAEとマーチングキューブアルゴリズムを用いて、シミュレーションに基づく評価のためのメッシュを生成する。
結果は生成されたUAV設計で評価される。
その後、トレーニングニューラルネットワークを用いて、自己定義機能条件下で最適化された設計を生成する能力を示す。
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