論文の概要: Iterative Sizing Field Prediction for Adaptive Mesh Generation From Expert Demonstrations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14161v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 10:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 14:21:16.584008
- Title: Iterative Sizing Field Prediction for Adaptive Mesh Generation From Expert Demonstrations
- Title（参考訳）: エキスパートによる適応メッシュ生成の反復的サイズフィールド予測
- Authors: Niklas Freymuth, Philipp Dahlinger, Tobias Würth, Philipp Becker, Aleksandar Taranovic, Onno Grönheim, Luise Kärger, Gerhard Neumann,
- Abstract要約: Adaptive Meshing By Expert Reconstruction (AMBER) は模倣学習問題である。
AMBERは、グラフニューラルネットワークとオンラインデータ取得スキームを組み合わせて、専門家メッシュの投影されたサイズフィールドを予測する。
我々は、人間の専門家が提供した2Dメッシュと3Dメッシュ上でAMBERを実験的に検証し、提供されたデモと密に一致し、シングルステップのCNNベースラインを上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.173541207550485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Many engineering systems require accurate simulations of complex physical systems. Yet, analytical solutions are only available for simple problems, necessitating numerical approximations such as the Finite Element Method (FEM). The cost and accuracy of the FEM scale with the resolution of the underlying computational mesh. To balance computational speed and accuracy meshes with adaptive resolution are used, allocating more resources to critical parts of the geometry. Currently, practitioners often resort to hand-crafted meshes, which require extensive expert knowledge and are thus costly to obtain. Our approach, Adaptive Meshing By Expert Reconstruction (AMBER), views mesh generation as an imitation learning problem. AMBER combines a graph neural network with an online data acquisition scheme to predict the projected sizing field of an expert mesh on a given intermediate mesh, creating a more accurate subsequent mesh. This iterative process ensures efficient and accurate imitation of expert mesh resolutions on arbitrary new geometries during inference. We experimentally validate AMBER on heuristic 2D meshes and 3D meshes provided by a human expert, closely matching the provided demonstrations and outperforming a single-step CNN baseline.
- Abstract（参考訳）: 多くの工学系は複雑な物理系の正確なシミュレーションを必要とする。
しかし、解析解は単純な問題に対してのみ利用可能であり、有限要素法(FEM)のような数値近似を必要とする。
FEMスケールのコストと精度は、基礎となる計算メッシュの解像度と一致している。
計算速度と精度メッシュと適応分解能のバランスをとるために、幾何の重要な部分により多くのリソースを割り当てる。
現在、実践者は手作りのメッシュを使うことが多い。
我々のアプローチであるアダプティブ・メッシュ・バイ・エキスパート・レコンストラクション(AMBER)は、メッシュ生成を模倣学習問題と見なしている。
AMBERは、グラフニューラルネットワークとオンラインデータ取得スキームを組み合わせて、特定の中間メッシュ上のエキスパートメッシュの投影されたサイズフィールドを予測することで、より正確な後続メッシュを生成する。
この反復的プロセスは、推論中に任意の新しいジオメトリに対して、専門家メッシュの解像度を効率的かつ正確に模倣することを保証する。
我々は、人間の専門家が提供したヒューリスティックな2Dメッシュと3Dメッシュ上でAMBERを実験的に検証し、提供されたデモと密に一致し、シングルステップのCNNベースラインを上回った。
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