論文の概要: Towards a Real-Time Simulation of Elastoplastic Deformation Using Multi-Task Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05575v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 14:04:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:39.180212
• Title: Towards a Real-Time Simulation of Elastoplastic Deformation Using Multi-Task Neural Networks
• Title（参考訳）: マルチタスクニューラルネットワークを用いた弾塑性変形のリアルタイムシミュレーションに向けて
• Authors: Ruben Schmeitz, Joris Remmers, Olga Mula, Olaf van der Sluis,
• Abstract要約: 本研究では, 適切な分解, 長期記憶ネットワーク, マルチタスク学習を組み合わせ, 弾塑性変形をリアルタイムで正確に予測するサロゲート・モデリング・フレームワークを提案する。 このフレームワークは、様々な状態変数に対して0.40%未満の平均絶対誤差を達成する。 我々の場合、事前訓練されたマルチタスクモデルでは、20のサンプルしか持たない追加変数を効果的にトレーニングすることができ、複雑なシナリオの深い理解を示すことができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study introduces a surrogate modeling framework merging proper orthogonal decomposition, long short-term memory networks, and multi-task learning, to accurately predict elastoplastic deformations in real-time. Superior to single-task neural networks, this approach achieves a mean absolute error below 0.40\% across various state variables, with the multi-task model showing enhanced generalization by mitigating overfitting through shared layers. Moreover, in our use cases, a pre-trained multi-task model can effectively train additional variables with as few as 20 samples, demonstrating its deep understanding of complex scenarios. This is notably efficient compared to single-task models, which typically require around 100 samples. Significantly faster than traditional finite element analysis, our model accelerates computations by approximately a million times, making it a substantial advancement for real-time predictive modeling in engineering applications. While it necessitates further testing on more intricate models, this framework shows substantial promise in elevating both efficiency and accuracy in engineering applications, particularly for real-time scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 適切な直交分解, 長期記憶ネットワーク, マルチタスク学習を組み合わせ, 弾塑性変形をリアルタイムで正確に予測するサロゲート・モデリング・フレームワークを提案する。 マルチタスクモデルでは,共有層によるオーバーフィッティングの軽減による一般化の強化を図り,各状態変数の0.40\%未満の平均絶対誤差を実現する。 さらに, 実例では, 事前学習したマルチタスクモデルにより, 20サンプル未満の変数を効果的に学習し, 複雑なシナリオの理解を深めることができる。 これは、通常100個のサンプルを必要とするシングルタスクモデルと比較して、特に効率的である。 従来の有限要素解析よりも顕著に高速に計算を約100万回高速化し,工学的応用におけるリアルタイム予測モデリングの大幅な進歩をもたらす。 より複雑なモデルでさらにテストする必要があるが、このフレームワークは、特にリアルタイムシナリオにおいて、エンジニアリングアプリケーションの効率性と精度を向上する上で、かなり有望であることを示している。

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