Fugu-MT 論文翻訳(概要): DamFormer: Generalizing Morphologies in Dam Break Simulations Using Transformer Model

論文の概要: DamFormer: Generalizing Morphologies in Dam Break Simulations Using Transformer Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18998v1
Date: Thu, 17 Oct 2024 13:18:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-03 07:49:37.406940
Title: DamFormer: Generalizing Morphologies in Dam Break Simulations Using Transformer Model
Title（参考訳）: ダムホルマー:変圧器モデルを用いたダム破壊シミュレーションにおける形態の一般化
Authors: Zhaoyang Mul, Aoming Liang, Mingming Ge, Dashuai Chen, Dixia Fan, Minyi Xu,
Abstract要約: 深層学習技術を用いて, 各種構造形状に影響を及ぼす波面の動的変化について検討する。複雑なインタラクションを学習し、シミュレートするために設計された、新しいトランスフォーマーベースのモデルであるDamFormerを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5725423566545915
License:
Abstract: The interaction of waves with structural barriers such as dams breaking plays a critical role in flood defense and tsunami disasters. In this work, we explore the dynamic changes in wave surfaces impacting various structural shapes, e.g., circle, triangle, and square, by using deep learning techniques. We introduce the DamFormer, a novel transformer-based model designed to learn and simulate these complex interactions. The model was trained and tested on simulated data representing the three structural forms.
Abstract（参考訳）: ダム破壊などの構造的障壁と波の相互作用は、洪水防衛や津波災害において重要な役割を担っている。本研究では, 深層学習技術を用いて, 様々な構造形状, 円, 三角形, 正方形に影響を及ぼす波面の動的変化について検討する。複雑なインタラクションを学習し、シミュレートするために設計された、新しいトランスフォーマーベースのモデルであるDamFormerを紹介する。モデルは3つの構造体を表すシミュレーションデータに基づいて訓練され、試験された。

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