論文の概要: Generative Topology Optimization: Exploring Diverse Solutions in Structural Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13174v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 21:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:02:01.118743
• Title: Generative Topology Optimization: Exploring Diverse Solutions in Structural Design
• Title（参考訳）: 生成的トポロジー最適化 : 構造設計における様々な解の探索
• Authors: Andreas Radler, Eric Volkmann, Johannes Brandstetter, Arturs Berzins,
• Abstract要約: トポロジー最適化(英: Topology Optimization、TO)は、公式な問題記述から準最適ジオメトリを導出する計算手法のファミリーである。 生成トポロジ最適化(GenTO)は,ニューラルネットワークを用いて構造に適合した形状を生成するデータフリーな手法である。 我々は,GenTOがほぼ最適性を維持しながら,従来手法よりも多様な解を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.585099298173285
• License:
• Abstract: Topology optimization (TO) is a family of computational methods that derive near-optimal geometries from formal problem descriptions. Despite their success, established TO methods are limited to generating single solutions, restricting the exploration of alternative designs. To address this limitation, we introduce Generative Topology Optimization (GenTO) - a data-free method that trains a neural network to generate structurally compliant shapes and explores diverse solutions through an explicit diversity constraint. The network is trained with a solver-in-the-loop, optimizing the material distribution in each iteration. The trained model produces diverse shapes that closely adhere to the design requirements. We validate GenTO on 2D and 3D TO problems. Our results demonstrate that GenTO produces more diverse solutions than any prior method while maintaining near-optimality and being an order of magnitude faster due to inherent parallelism. These findings open new avenues for engineering and design, offering enhanced flexibility and innovation in structural optimization.
• Abstract（参考訳）: トポロジー最適化(英: Topology Optimization、TO)は、公式な問題記述から準最適ジオメトリを導出する計算手法のファミリーである。 その成功にもかかわらず、確立されたTOメソッドは単一ソリューションの生成に限られており、代替設計の探索が制限されている。 この制限に対処するために、生成トポロジ最適化(GenTO)という、ニューラルネットワークをトレーニングして構造に準拠した形状を生成し、明示的な多様性制約を通じて多様なソリューションを探索する、データフリーな手法を紹介します。 ネットワークは、ループ内のソルバでトレーニングされ、各イテレーションで材料分布を最適化する。 トレーニングされたモデルは、設計要件に忠実に準拠する多様な形状を生成する。 我々はGenTOを2次元と3次元のTO問題で検証する。 この結果から,GenTOは従来手法よりも多種多様な解を生成できる一方で,ほぼ最適性を維持し,並列性により桁違いに高速であることが示唆された。 これらの発見は、工学と設計のための新しい道を開き、構造最適化の柔軟性と革新性を高めた。

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