論文の概要: Generative Aerodynamic Design with Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13328v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 08:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:40:00.687363
• Title: Generative Aerodynamic Design with Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルによる生成空力設計
• Authors: Thomas Wagenaar, Simone Mancini, Andrés Mateo-Gabín,
• Abstract要約: 生成モデルは、シミュレーションの大規模なデータセット上でジオメトリを一般化することにより、ジオメトリを提供する可能性を秘めている。 特に,XFOILシミュレーションで訓練した拡散確率モデルを用いて,所定の空力特性と制約を条件とした2次元翼ジオメトリーを合成する。 モデルが同一の要件と制約に対して多様な候補設計を生成可能であることを示し、最適化手順に複数の出発点を提供する設計空間を効果的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The optimization of geometries for aerodynamic design often relies on a large number of expensive simulations to evaluate and iteratively improve the geometries. It is possible to reduce the number of simulations by providing a starting geometry that has properties close to the desired requirements, often in terms of lift and drag, aerodynamic moments and surface areas. We show that generative models have the potential to provide such starting geometries by generalizing geometries over a large dataset of simulations. In particular, we leverage diffusion probabilistic models trained on XFOIL simulations to synthesize two-dimensional airfoil geometries conditioned on given aerodynamic features and constraints. The airfoils are parameterized with Bernstein polynomials, ensuring smoothness of the generated designs. We show that the models are able to generate diverse candidate designs for identical requirements and constraints, effectively exploring the design space to provide multiple starting points to optimization procedures. However, the quality of the candidate designs depends on the distribution of the simulated designs in the dataset. Importantly, the geometries in this dataset must satisfy other requirements and constraints that are not used in conditioning of the diffusion model, to ensure that the generated geometries are physical.
• Abstract（参考訳）: 空力設計のためのジオメトリの最適化は、ジオメトリを評価し、反復的に改善するために、多くの高価なシミュレーションに依存することが多い。 しばしばリフト・アンド・ドラッグ、空力モーメント、表面積の観点で、所望の要求に近く特性を持つ開始幾何を提供することで、シミュレーションの数を減らすことができる。 生成モデルは、シミュレーションの大規模なデータセット上でジオメトリを一般化することにより、そのような開始ジオメトリを提供する可能性があることを示す。 特に,XFOILシミュレーションで訓練した拡散確率モデルを用いて,所定の空力特性と制約を条件とした2次元翼ジオメトリーを合成する。 翼はベルンシュタイン多項式でパラメータ化され、生成された設計の滑らかさを保証する。 モデルが同一の要件と制約に対して多様な候補設計を生成可能であることを示し、最適化手順に複数の出発点を提供する設計空間を効果的に探索する。 しかし、候補設計の品質は、データセット内の模擬設計の分布に依存する。 重要なことに、このデータセットのジオメトリは、生成されたジオメトリが物理的であることを保証するために、拡散モデルの条件付けに使われていない他の要件や制約を満たす必要がある。

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