論文の概要: A systematic dataset generation technique applied to data-driven automotive aerodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07318v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 06:37:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 14:13:57.296844
• Title: A systematic dataset generation technique applied to data-driven automotive aerodynamics
• Title（参考訳）: データ駆動型自動車空気力学に応用した系統的データセット生成手法
• Authors: Mark Benjamin, Gianluca Iaccarino,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いた自動車測地におけるドラッグ予測の文脈内で、データセットを生成するための新しい戦略が開発されている。 本手法は,少数の開始点に頼り,それらの間を体系的に補間するためのレシピを提供する。 現実的な自動車形状を用いてこの戦略を検証し、畳み込みニューラルネットワークがドラッグ係数や表面圧力を予測するのに非常に優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel strategy for generating datasets is developed within the context of drag prediction for automotive geometries using neural networks. A primary challenge in this space is constructing a training databse of sufficient size and diversity. Our method relies on a small number of starting data points, and provides a recipe to interpolate systematically between them, generating an arbitrary number of samples at the desired quality. We test this strategy using a realistic automotive geometry, and demonstrate that convolutional neural networks perform exceedingly well at predicting drag coefficients and surface pressures. Promising results are obtained in testing extrapolation performance. Our method can be applied to other problems of aerodynamic shape optimization.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた自動車測地におけるドラッグ予測の文脈内で、データセットを生成するための新しい戦略が開発されている。 この分野の主な課題は、十分なサイズと多様性のトレーニングデータセットを構築することだ。 提案手法は,少数の開始データポイントに頼り,それらを体系的に補間し,任意の数のサンプルを所望の品質で生成するレシピを提供する。 現実的な自動車形状を用いてこの戦略を検証し、畳み込みニューラルネットワークがドラッグ係数や表面圧力を予測するのに非常に優れていることを示す。 推定結果は外挿性能の試験において得られる。 本手法は空気力学的形状最適化の他の問題にも適用可能である。

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