論文の概要: Large Language Model Agent as a Mechanical Designer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17525v3
• Date: Wed, 30 Apr 2025 18:23:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.72648
• Title: Large Language Model Agent as a Mechanical Designer
• Title（参考訳）: 機械設計者としての大言語モデルエージェント
• Authors: Yayati Jadhav, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 本研究では、FEMモジュールと協調して事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を利用して、構造設計を自律的に生成、評価、洗練するフレームワークを提案する。 LLMはドメイン固有の微調整なしで動作し、設計候補を提案し、FEMから派生した性能指標を解釈し、構造的な音響修正を適用する。 NSGA-II (Non-Sorting Genetic Algorithm II) と比較して,本手法はより高速に収束し,より少ないFEM評価を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional mechanical design follows an iterative process in which initial concepts are refined through cycles of expert assessment and resource-intensive Finite Element Method (FEM) analysis to meet performance goals. While machine learning models have been developed to assist in parts of this process, they typically require large datasets, extensive training, and are often tailored to specific tasks, limiting their generalizability. To address these limitations, we propose a framework that leverages a pretrained Large Language Model (LLM) in conjunction with an FEM module to autonomously generate, evaluate, and refine structural designs based on performance specifications and numerical feedback. The LLM operates without domain-specific fine-tuning, using general reasoning to propose design candidates, interpret FEM-derived performance metrics, and apply structurally sound modifications. Using 2D truss structures as a testbed, we show that the LLM can effectively navigate highly discrete and multi-faceted design spaces, balance competing objectives, and identify convergence when further optimization yields diminishing returns. Compared to Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), our method achieves faster convergence and fewer FEM evaluations. Experiments with varying temperature settings (0.5, 1.0, 1.2) and model sizes (GPT-4.1 and GPT-4.1-mini) indicate that smaller models yield higher constraint satisfaction with fewer steps, while lower temperatures enhance design consistency. These results establish LLMs as a promising new class of reasoning-based, natural language-driven optimizers for autonomous design and iterative structural refinement.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械設計は、初期概念をエキスパートアセスメントと資源集約的有限要素法(FEM)分析のサイクルを通じて洗練し、性能目標を満たす反復的なプロセスに従っている。 機械学習モデルは、このプロセスの一部を支援するために開発されたが、通常、大きなデータセットと広範なトレーニングを必要とし、しばしば特定のタスクに合わせて、一般化可能性を制限する。 これらの制約に対処するために、FEMモジュールと協調して事前訓練されたLarge Language Model (LLM)を活用して、性能仕様と数値フィードバックに基づいて構造設計を自律的に生成、評価、洗練するフレームワークを提案する。 LLMはドメイン固有の微調整なしで動作し、設計候補を提案し、FEMから派生した性能指標を解釈し、構造的な音響修正を適用する。 2次元トラス構造をテストベッドとして使用することにより,LLMは高離散かつ多面的な設計空間を効果的に移動し,競合する目標のバランスを保ち,さらなる最適化により帰路が減少すると収束を識別できることを示す。 NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) と比較して, 本手法はより高速に収束し, より少ないFEM評価を実現する。 様々な温度設定 (0.5, 1.0, 1.2) とモデルサイズ (GPT-4.1 と GPT-4.1-mini) による実験では、より小さなモデルではより少ないステップでより高い制約満足度が得られ、低い温度では設計一貫性が向上した。 これらの結果は、自律的設計と反復的構造改善のための推論に基づく自然言語駆動最適化の新しいクラスとして、LSMを確立している。

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