論文の概要: ShipGen: A Diffusion Model for Parametric Ship Hull Generation with
Multiple Objectives and Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06315v2
- Date: Tue, 14 Nov 2023 03:55:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 17:21:27.721701
- Title: ShipGen: A Diffusion Model for Parametric Ship Hull Generation with
Multiple Objectives and Constraints
- Title（参考訳）: ShipGen: 複数の目的と制約を持つパラメトリック船殻生成のための拡散モデル
- Authors: Noah J. Bagazinski and Faez Ahmed
- Abstract要約: 本稿では,パラメトリック拡散モデルを用いたパラメトリック船体設計について述べる。
生成した船体設計の品質を改善するためのガイダンスの追加について詳述している。
生成的人工知能はデザインサイクルの時間を短縮し、新しい高性能なデザインを作り出すことが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.485378844492069
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ship design is a years-long process that requires balancing complex design
trade-offs to create a ship that is efficient and effective. Finding new ways
to improve the ship design process can lead to significant cost savings for
ship building and operation. One promising technology is generative artificial
intelligence, which has been shown to reduce design cycle time and create
novel, high-performing designs. In literature review, generative artificial
intelligence has been shown to generate ship hulls; however, ship design is
particularly difficult as the hull of a ship requires the consideration of many
objectives. This paper presents a study on the generation of parametric ship
hull designs using a parametric diffusion model that considers multiple
objectives and constraints for the hulls. This denoising diffusion
probabilistic model (DDPM) generates the tabular parametric design vectors of a
ship hull for evaluation. In addition to a tabular DDPM, this paper details
adding guidance to improve the quality of generated ship hull designs. By
leveraging classifier guidance, the DDPM produced feasible parametric ship
hulls that maintain the coverage of the initial training dataset of ship hulls
with a 99.5% rate, a 149x improvement over random sampling of the design vector
parameters across the design space. Parametric ship hulls produced with
performance guidance saw an average of 91.4% reduction in wave drag
coefficients and an average of a 47.9x relative increase in the total displaced
volume of the hulls compared to the mean performance of the hulls in the
training dataset. The use of a DDPM to generate parametric ship hulls can
reduce design time by generating high-performing hull designs for future
analysis. These generated hulls have low drag and high volume, which can reduce
the cost of operating a ship and increase its potential to generate revenue.
- Abstract（参考訳）: 船の設計は、複雑な設計のトレードオフをバランスさせ、効率的で効果的な船を作るための長年のプロセスである。
船の設計プロセスを改善する新しい方法を見つけることは、造船と運用に多大なコスト削減をもたらす可能性がある。
有望な技術のひとつが生成型人工知能であり、デザインサイクル時間を短縮し、新しい高性能なデザインを生み出すことが示されている。
文献レビューでは、生成的人工知能が船体を生成することが示されているが、船舶の船体が多くの目的を考慮しなければならないため、船体設計は特に困難である。
本稿では,船体に対する複数の目的と制約を考慮したパラメトリック拡散モデルを用いたパラメトリック船体設計について検討する。
この消音拡散確率モデル(ddpm)は、評価のために船殻の表状パラメトリック設計ベクトルを生成する。
本報告では, 表式DDPMに加えて, 船舶船体設計の品質向上のためのガイダンスを詳述する。
ddpmは分類器のガイダンスを利用することで、船体の初期訓練データセットを99.5%の率でカバーし、設計空間全体の設計ベクトルパラメータをランダムにサンプリングするよりも149倍改善する実現可能なパラメトリック船体を作成した。
性能指導によるパラメトリック船体は、平均91.4%の波抵抗係数の低下と、訓練データセットにおける船体の平均性能と比較して、船体全体の変位体積の47.9倍の相対的な増加を示した。
ddpmを用いてパラメトリック船体を生成することにより、将来の解析のために高性能船体設計を発生させることで設計時間を短縮できる。
これらの船体は低抵抗で高容積であり、船舶の運用コストを削減し、収益を生み出す可能性を高めることができる。
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