論文の概要: AI-driven Inverse Design of Band-Tunable Mechanical Metastructures for Tailored Vibration Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12122v3
• Date: Fri, 28 Feb 2025 06:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:38:40.263980
• Title: AI-driven Inverse Design of Band-Tunable Mechanical Metastructures for Tailored Vibration Mitigation
• Title（参考訳）: 振動低減のためのAI駆動型バンド可変機械的構造逆設計
• Authors: Tanuj Gupta, Arun Kumar Sharma, Ankur Dwivedi, Vivek Gupta, Subhadeep Sahana, Suryansh Pathak, Ashish Awasthi, Bishakh Bhattacharya,
• Abstract要約: メカニカルシステムにおけるオンデマンド振動緩和には、マルチスケールなメタ構造の適切な設計が必要である。 添加物製造により9つの層間構造体を作製する。 ハニカムの層間構造における金属介在物によるバンドギャップ変調についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.490548560127647
• License:
• Abstract: On-demand vibration mitigation in a mechanical system needs the suitable design of multiscale metastructures, involving complex unit cells. In this study, immersing in the world of patterns and examining the structural details of some interesting motifs are extracted from the mechanical metastructure perspective. Nine interlaced metastructures are fabricated using additive manufacturing, and corresponding vibration characteristics are studied experimentally and numerically. Further, the band-gap modulation with metallic inserts in the honeycomb interlaced metastructures is also studied. AI-driven inverse design of such complex metastructures with a desired vibration mitigation profile can pave the way for addressing engineering challenges in high-precision manufacturing. The current inverse design methodologies are limited to designing simple periodic structures based on limited variants of unit cells. Therefore, a novel forward analysis model with multi-head FEM-inspired spatial attention (FSA) is proposed to learn the complex geometry of the metastructures and predict corresponding transmissibility. Subsequently, a multiscale Gaussian self-attention (MGSA) based inverse design model with Gaussian function for 1D spectrum position encoding is developed to produce a suitable metastructure for the desired vibration transmittance. The proposed AI framework demonstrated outstanding performance corresponding to the expected locally resonant bandgaps in a targeted frequency range.
• Abstract（参考訳）: メカニカルシステムにおけるオンデマンド振動緩和には、複雑な単細胞を含むマルチスケールのメタ構造を適切に設計する必要がある。 本研究では, 機械的構造の観点から, パターンの世界に没入し, 興味深いモチーフの構造的詳細を考察する。 添加物製造法により9つの層間構造を作製し, 対応する振動特性を実験的・数値的に検討した。 また, ハニカム層間構造における金属介在物によるバンドギャップ変調についても検討した。 所望の振動緩和プロファイルを持つような複雑なメタ構造のAI駆動の逆設計は、高精度製造における工学的課題に対処するための道を開くことができる。 現在の逆設計手法は、単位細胞の限られた変種に基づく単純な周期構造の設計に限られている。 そこで, マルチヘッドFEMにインスパイアされた空間的注意(FSA)を用いた新しいフォワード解析モデルを提案し, メタ構造の複雑な形状を学習し, 対応する透過性を予測する。 その後、1次元スペクトル位置符号化のためのガウス関数を持つ多スケールガウス自己アテンション(MGSA)に基づく逆設計モデルを開発し、所望の振動伝達に適するメタ構造を生成する。 提案したAIフレームワークは、目標周波数範囲で予測される局所共振バンドギャップに対応する優れた性能を示した。

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