論文の概要: Bayesian Mesh Optimization for Graph Neural Networks to Enhance Engineering Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01996v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 06:27:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 17:50:34.142470
• Title: Bayesian Mesh Optimization for Graph Neural Networks to Enhance Engineering Performance Prediction
• Title（参考訳）: エンジニアリング性能予測を支援するグラフニューラルネットワークのベイジアンメッシュ最適化
• Authors: Jangseop Park, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 工学設計において、サロゲートモデルは計算コストのかかるシミュレーションを置き換えるために広く使われている。 本稿では3次元ディープラーニングに基づく代理モデルのためのベイズグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークはベイズ最適化によってメッシュ要素の最適サイズを決定し、その結果、高精度なサロゲートモデルが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In engineering design, surrogate models are widely employed to replace computationally expensive simulations by leveraging design variables and geometric parameters from computer-aided design (CAD) models. However, these models often lose critical information when simplified to lower dimensions and face challenges in parameter definition, especially with the complex 3D shapes commonly found in industrial datasets. To address these limitations, we propose a Bayesian graph neural network (GNN) framework for a 3D deep-learning-based surrogate model that predicts engineering performance by directly learning geometric features from CAD using mesh representation. Our framework determines the optimal size of mesh elements through Bayesian optimization, resulting in a high-accuracy surrogate model. Additionally, it effectively handles the irregular and complex structures of 3D CADs, which differ significantly from the regular and uniform pixel structures of 2D images typically used in deep learning. Experimental results demonstrate that the quality of the mesh significantly impacts the prediction accuracy of the surrogate model, with an optimally sized mesh achieving superior performance. We compare the performance of models based on various 3D representations such as voxel, point cloud, and graph, and evaluate the computational costs of Monte Carlo simulation and Bayesian optimization methods to find the optimal mesh size. We anticipate that our proposed framework has the potential to be applied to mesh-based simulations across various engineering fields, leveraging physics-based information commonly used in computer-aided engineering.
• Abstract（参考訳）: 工学設計においては、計算機支援設計(CAD)モデルから設計変数と幾何パラメータを活用することにより、計算コストのかかるシミュレーションを置き換えるためにサロゲートモデルが広く用いられている。 しかし、これらのモデルは、特に産業データセットでよく見られる複雑な3次元形状において、低次元に単純化され、パラメータ定義における課題に直面したとき、重要な情報を失うことが多い。 これらの制約に対処するために,メッシュ表現を用いてCADから幾何学的特徴を直接学習することにより,エンジニアリング性能を予測する3次元ディープラーニングベースサロゲートモデルのためのベイズグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 我々のフレームワークはベイズ最適化によってメッシュ要素の最適サイズを決定し、その結果、高精度なサロゲートモデルが得られる。 さらに、3D CADの非規則構造と複雑な構造を効果的に扱うことができ、これは一般的にディープラーニングで使用される2D画像の通常の画素構造と均一な画素構造とは大きく異なる。 実験結果から,メッシュの品質はサロゲートモデルの予測精度に大きく影響し,最適サイズのメッシュが優れた性能を発揮することが示された。 ボクセル,点雲,グラフなどの様々な3次元表現に基づくモデルの性能を比較し,モンテカルロシミュレーションとベイズ最適化手法の計算コストを評価し,最適メッシュサイズを求める。 提案するフレームワークは,計算機支援工学でよく用いられる物理情報を活用することにより,様々な工学分野にわたるメッシュベースのシミュレーションに適用できる可能性が期待されている。

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