論文の概要: Guided Diffusion for Fast Inverse Design of Density-based Mechanical Metamaterials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13570v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 11:26:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 03:59:13.484337
• Title: Guided Diffusion for Fast Inverse Design of Density-based Mechanical Metamaterials
• Title（参考訳）: 密度ベースメカニカルメタマテリアルの高速逆設計のためのガイド拡散
• Authors: Yanyan Yang, Lili Wang, Xiaoya Zhai, Kai Chen, Wenming Wu, Yunkai Zhao, Ligang Liu, Xiao-Ming Fu,
• Abstract要約: 本稿では, ボクセルをベースとしたメカニカルメタマテリアルを生成するために, コアが高度な深層生成AIアルゴリズムである高速逆設計法を提案する。 具体的には, 1283ドルの分解能を持つマイクロ構造を生成できる自己条件拡散モデルを用いて, 特定の均質化行列にわずか3秒でアプローチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.97258566607252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mechanical metamaterial is a synthetic material that can possess extraordinary physical characteristics, such as abnormal elasticity, stiffness, and stability, by carefully designing its internal structure. To make metamaterials contain delicate local structures with unique mechanical properties, it is a potential method to represent them through high-resolution voxels. However, it brings a substantial computational burden. To this end, this paper proposes a fast inverse design method, whose core is an advanced deep generative AI algorithm, to generate voxel-based mechanical metamaterials. Specifically, we use the self-conditioned diffusion model, capable of generating a microstructure with a resolution of $128^3$ to approach the specified homogenized tensor matrix in just 3 seconds. Accordingly, this rapid reverse design tool facilitates the exploration of extreme metamaterials, the sequence interpolation in metamaterials, and the generation of diverse microstructures for multi-scale design. This flexible and adaptive generative tool is of great value in structural engineering or other mechanical systems and can stimulate more subsequent research.
• Abstract（参考訳）: メカニカルメタマテリアル(Mechanical Meta Materials)は、内部構造を慎重に設計することで、異常な弾性、剛性、安定性などの異常な物理的特性を持つ合成材料である。 メタマテリアルに独特の機械的特性を持つ微妙な局所構造を含むようにするためには、高解像度のボクセルを通してそれらを表現できる可能性がある。 しかし、これはかなりの計算負荷をもたらす。 そこで本研究では,ボクセルをベースとしたメカニカルメタマテリアルを生成するための,高度な深層生成AIアルゴリズムである高速逆設計手法を提案する。 具体的には, 128^3$の分解能を持つマイクロ構造を生成できる自己条件拡散モデルを用いて, 指定された均質テンソル行列に3秒でアプローチする。 したがって、この高速逆設計ツールは、極端なメタマテリアルの探索、メタマテリアルのシーケンス補間、マルチスケール設計のための多様なマイクロ構造の生成を容易にする。 この柔軟で適応的な生成ツールは、構造工学や他の機械システムにおいて大きな価値があり、さらなる研究を刺激することができる。

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