Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Reinforcement Learning for the Design of Metamaterial Mechanisms with Functional Compliance Control

論文の概要: Deep Reinforcement Learning for the Design of Metamaterial Mechanisms with Functional Compliance Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04376v1
Date: Thu, 8 Aug 2024 11:18:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-09 15:48:23.200531
Title: Deep Reinforcement Learning for the Design of Metamaterial Mechanisms with Functional Compliance Control
Title（参考訳）: 機能的適合制御によるメタマテリアル機構設計のための深部強化学習
Authors: Yejun Choi, Yeoneung Kim, Keun Park,
Abstract要約: 本研究では, 深部強化学習(RL)を用いた適合機構の効率的な設計手法を開発した。 FEAデータはRL法を用いて学習し、所望の機能要件に対して最適な適合機構を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Metamaterial mechanisms are micro-architectured compliant structures that operate through the elastic deformation of specially designed flexible members. This study develops an efficient design methodology for compliant mechanisms using deep reinforcement learning (RL). For this purpose, design domains are digitized into finite cells with various hinge connections, and finite element analyses (FEAs) are conducted to evaluate the deformation behaviors of the compliance mechanism with different cell combinations. The FEA data are learned through the RL method to obtain optimal compliant mechanisms for desired functional requirements. The RL algorithm is applied to the design of a compliant door-latch mechanism, exploring the effect of human guidance and tiling direction. The optimal result is achieved with minimal human guidance and inward tiling, resulting in a threefold increase in the predefined reward compared to human-designed mechanisms. The proposed approach is extended to the design of a soft gripper mechanism, where the effect of hinge connections is additionally considered. The optimal design under hinge penalization reveals remarkably enhanced compliance, and its performance is validated by experimental tests using an additively manufactured gripper. These findings demonstrate that RL-optimized designs outperform those developed with human insight, providing an efficient design methodology for cell-based compliant mechanisms in practical applications.
Abstract（参考訳）: メタマテリアル機構は、特殊に設計されたフレキシブルな部材の弾性変形を通した微小構造を持つ構造である。本研究では, 深部強化学習(RL)を用いた適合機構の効率的な設計手法を開発した。この目的のために、設計ドメインを様々なヒンジ接続を持つ有限セルにデジタル化し、異なるセルの組み合わせによるコンプライアンス機構の変形挙動を評価するために有限要素解析(FEAs)を行う。 FEAデータはRL法を用いて学習し、所望の機能要件に対して最適な適合機構を得る。 RLアルゴリズムはドアラッチ機構の設計に適用され、人的誘導とタイリング方向の影響を探索する。最適結果は、人間の指導と内向きのタイリングが最小限に抑えられ、その結果、人が設計したメカニズムに比べて、事前に定義された報酬が3倍に増加する。提案手法は,ヒンジ接続の効果を考慮したソフトグリップ機構の設計に拡張される。ヒンジペナル化条件下での最適設計は, 極めて高い適合性を示し, 加法的に製造したグリップを用いた実験によりその性能を検証した。これらの結果から, RLを最適化した設計は, 人間の洞察によって開発された設計よりも優れており, 実用化におけるセルベース適合機構の効率的な設計手法を提供する。

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