論文の概要: Inverse design of Non-parameterized Ventilated Acoustic Resonator via Variational Autoencoder with Acoustic Response-encoded Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05917v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 04:43:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 14:45:05.068033
- Title: Inverse design of Non-parameterized Ventilated Acoustic Resonator via Variational Autoencoder with Acoustic Response-encoded Latent Space
- Title（参考訳）: 音響応答符号化ラテント空間を有する変分オートエンコーダによる非パラメータ化換気音響共振器の逆設計
- Authors: Min Woo Cho, Seok Hyeon Hwang, Jun-Young Jang, Jin Yeong Song, Sun-kwang Hwang, Kyoung Je Cha, Dong Yong Park, Kyungjun Song, Sang Min Park,
- Abstract要約: 本稿では, 換気音響共振器の高効率かつ高精度な逆設計のための音響応答符号化変分オートエンコーダ(AR-VAE)を提案する。
AR-VAEは、高次元音響応答と、次元再現潜在空間におけるVAR断面像とを一致させる。
逆設計のVARをAR-VAEで組み合わせることで、マルチキャビティVARはブロードバンドとマルチターゲットピーク周波数減衰のために考案された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5273791085891942
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ventilated acoustic resonator(VAR), a type of acoustic metamaterial, emerge as an alternative for sound attenuation in environments that require ventilation, owing to its excellent low-frequency attenuation performance and flexible shape adaptability. However, due to the non-linear acoustic responses of VARs, the VAR designs are generally obtained within a limited parametrized design space, and the design relies on the iteration of the numerical simulation which consumes a considerable amount of computational time and resources. This paper proposes an acoustic response-encoded variational autoencoder (AR-VAE), a novel variational autoencoder-based generative design model for the efficient and accurate inverse design of VAR even with non-parametrized designs. The AR-VAE matches the high-dimensional acoustic response with the VAR cross-section image in the dimension-reduced latent space, which enables the AR-VAE to generate various non-parametrized VAR cross-section images with the target acoustic response. AR-VAE generates non-parameterized VARs from target acoustic responses, which show a 25-fold reduction in mean squared error compared to conventional deep learning-based parameter searching methods while exhibiting lower average mean squared error and peak frequency variance. By combining the inverse-designed VARs by AR-VAE, multi-cavity VAR was devised for broadband and multitarget peak frequency attenuation. The proposed design method presents a new approach for structural inverse-design with a high-dimensional non-linear physical response.
- Abstract（参考訳）: 音響メタマテリアルの一種である換気音響共振器(VAR)は、低周波減衰性能とフレキシブルな形状適応性により、換気を必要とする環境における音減衰の代替として出現する。
しかしながら、VARの非線形音響応答のため、VARの設計は一般に限られたパラメータ化設計空間内で得られ、その設計はかなりの計算時間と資源を消費する数値シミュレーションの反復に依存する。
本稿では,非パラメタライズド設計においても,VARの効率的かつ正確な逆設計のための新しい変分オートエンコーダベース生成設計モデルである,音響応答符号化変分オートエンコーダ(AR-VAE)を提案する。
AR-VAEは、高次元音響応答と、次元低減された潜在空間におけるVAR断面画像とを一致させ、ターゲット音響応答を伴う様々な非パラメタライズされたVAR断面画像を生成する。
AR-VAEはターゲット音響応答から非パラメータ化VARを生成し、平均2乗誤差とピーク周波数のばらつきを低くした上で、従来のディープラーニングに基づくパラメータ探索法と比較して平均2乗誤差を25倍に削減した。
逆設計のVARをAR-VAEで組み合わせることで、マルチキャビティVARはブロードバンドとマルチターゲットピーク周波数減衰のために考案された。
提案手法は,高次元非線形物理応答を用いた構造逆設計の新しい手法を提案する。
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