論文の概要: Generative VS non-Generative Models in Engineering Shape Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08540v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 15:45:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-14 15:08:25.573374
- Title: Generative VS non-Generative Models in Engineering Shape Optimization
- Title（参考訳）: エンジニアリング形状最適化におけるVS生成非生成モデル
- Authors: Muhammad Usama, Zahid Masood, Shahroz Khan, Konstantinos Kostas,
Panagiotis Kaklis
- Abstract要約: 設計空間構築における生成モデルと非生成モデルの有効性と効率を比較した。
非生成的モデルは、生成的モデルと比較して、無効な設計がほとんどあるいは著しく少ないロバストな潜在空間を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this work, we perform a systematic comparison of the effectiveness and
efficiency of generative and non-generative models in constructing design
spaces for novel and efficient design exploration and shape optimization. We
apply these models in the case of airfoil/hydrofoil design and conduct the
comparison on the resulting design spaces. A conventional Generative
Adversarial Network (GAN) and a state-of-the-art generative model, the
Performance-Augmented Diverse Generative Adversarial Network (PaDGAN), are
juxtaposed with a linear non-generative model based on the coupling of the
Karhunen-Lo\`eve Expansion and a physics-informed Shape Signature Vector
(SSV-KLE). The comparison demonstrates that, with an appropriate shape encoding
and a physics-augmented design space, non-generative models have the potential
to cost-effectively generate high-performing valid designs with enhanced
coverage of the design space. In this work, both approaches are applied to two
large foil profile datasets comprising real-world and artificial designs
generated through either a profile-generating parametric model or deep-learning
approach. These datasets are further enriched with integral properties of their
members' shapes as well as physics-informed parameters. Our results illustrate
that the design spaces constructed by the non-generative model outperform the
generative model in terms of design validity, generating robust latent spaces
with none or significantly fewer invalid designs when compared to generative
models. We aspire that these findings will aid the engineering design community
in making informed decisions when constructing designs spaces for shape
optimization, as we have show that under certain conditions computationally
inexpensive approaches can closely match or even outperform state-of-the art
generative models.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,新規かつ効率的な設計探索と形状最適化のための設計空間構築において,生成モデルと非生成モデルの有効性と効率を体系的に比較する。
これらのモデルを翼/水翼設計に適用し, 得られた設計空間との比較を行う。
従来のGAN(Generative Adversarial Network)と最先端生成モデルであるPerformance-Augmented Diverse Generative Adversarial Network(PaDGAN)を,Karhunen-Lo\\eve ExpansionとSSV-KLE(Science-informed Shape Signature Vector)の結合に基づく線形非生成モデルで近似する。
この比較により、適切な形状エンコーディングと物理設計空間により、非生成モデルでは、設計空間のカバー範囲が強化された高性能な有効な設計をコスト効率良く生成することができることが示される。
本研究では,2つの大規模フォイルプロファイルデータセットに対して,プロファイル生成パラメトリックモデルとディープラーニングアプローチを用いて,実世界と人工デザインを組み合わせた2つのアプローチを適用した。
これらのデータセットは、物理インフォームドパラメータと同様に、メンバーの形状の積分的性質によってさらに豊かになる。
この結果から,非生成モデルにより構成された設計空間は,設計妥当性の観点から生成モデルよりも優れており,生成モデルと比較した場合,ロバストな潜在空間がほとんどあるいは著しく少ない。
これらの知見は,形状最適化のための設計空間を構築する際に,工学設計コミュニティがインフォームドな意思決定を行うのに役立つと期待する。
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