論文の概要: Airfoil Diffusion: Denoising Diffusion Model For Conditional Airfoil Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15898v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 16:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 15:21:26.839330
• Title: Airfoil Diffusion: Denoising Diffusion Model For Conditional Airfoil Generation
• Title（参考訳）: エアフォイル拡散:条件付きエアフォイル発生のためのデノイング拡散モデル
• Authors: Reid Graves, Amir Barati Farimani,
• Abstract要約: 拡散モデルを用いた翼生成のためのデータ駆動手法を提案する。 我々のモデルは、既存の翼のデータセットに基づいて訓練され、ランダムなベクトルから任意の数の新しい翼を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The design of aerodynamic shapes, such as airfoils, has traditionally required significant computational resources and relied on predefined design parameters, which limit the potential for novel shape synthesis. In this work, we introduce a data-driven methodology for airfoil generation using a diffusion model. Trained on a dataset of preexisting airfoils, our model can generate an arbitrary number of new airfoils from random vectors, which can be conditioned on specific aerodynamic performance metrics such as lift and drag, or geometric criteria. Our results demonstrate that the diffusion model effectively produces airfoil shapes with realistic aerodynamic properties, offering substantial improvements in efficiency, flexibility, and the potential for discovering innovative airfoil designs. This approach significantly expands the design space, facilitating the synthesis of high-performance aerodynamic shapes that transcend the limitations of traditional methods.
• Abstract（参考訳）: エアフォイルのような空気力学的形状の設計は伝統的に重要な計算資源を必要としており、新しい形状合成の可能性を制限する事前定義された設計パラメータに依存している。 本研究では,拡散モデルを用いた翼生成のためのデータ駆動手法を提案する。 我々のモデルは、既存の翼のデータセットに基づいて訓練され、ランダムなベクトルから任意の数の新しい翼を生成することができる。 この拡散モデルにより, 現実的な空力特性を持つ翼形状を効果的に生成し, 効率, 柔軟性, 革新的な翼設計の発見の可能性について検討した。 このアプローチは設計空間を大きく拡張し、従来の手法の限界を超越した高性能な空気力学形状の合成を容易にする。

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