論文の概要: Denoising diffusion models for inverse design of inflatable structures with programmable deformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13097v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 17:07:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:11.500204
• Title: Denoising diffusion models for inverse design of inflatable structures with programmable deformations
• Title（参考訳）: プログラム可能な変形を有するインフレータブル構造の逆設計のためのデノイング拡散モデル
• Authors: Sara Karimi, Nikolaos N. Vlassis,
• Abstract要約: 本研究では, 圧力駆動作動下での大きな非線形変形を受ける弾性構造物の逆設計のための拡散確率モデル (DDPM) に基づく生成設計フレームワークを提案する。 このフレームワークは、膨らませた時に所望の変形を達成できる多様な非変形構成を迅速に生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Programmable structures are systems whose undeformed geometries and material property distributions are deliberately designed to achieve prescribed deformed configurations under specific loading conditions. Inflatable structures are a prominent example, using internal pressurization to realize large, nonlinear deformations in applications ranging from soft robotics and deployable aerospace systems to biomedical devices and adaptive architecture. We present a generative design framework based on denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) for the inverse design of elastic structures undergoing large, nonlinear deformations under pressure-driven actuation. The method formulates the inverse design as a conditional generation task, using geometric descriptors of target deformed states as inputs and outputting image-based representations of the undeformed configuration. Representing these configurations as simple images is achieved by establishing a pre- and postprocessing pipeline that involves a fixed image processing, simulation setup, and descriptor extraction methods. Numerical experiments with scalar and higher-dimensional descriptors show that the framework can quickly produce diverse undeformed configurations that achieve the desired deformations when inflated, enabling parallel exploration of viable design candidates while accommodating complex constraints.
• Abstract（参考訳）: プログラム可能な構造は、未変形のジオメトリと材料特性の分布が、特定の負荷条件下で所定の変形構成を達成するために意図的に設計されているシステムである。 インフレータブル構造は、ソフトロボティクスや展開可能な航空宇宙システム、バイオメディカルデバイス、適応アーキテクチャなど、大規模で非線形な変形を実現するために内部加圧を用いる顕著な例である。 本研究では, 圧力駆動作動下での大きな非線形変形を受ける弾性構造物の逆設計のための拡散確率モデル (DDPM) に基づく生成設計フレームワークを提案する。 この方法は、目標変形状態の幾何学的記述子を入力とし、未変形状態のイメージベース表現を出力することにより、逆設計を条件生成タスクとして定式化する。 これらの構成を単純なイメージとして表現することは、固定された画像処理、シミュレーション設定、ディスクリプタ抽出方法を含む前処理および後処理パイプラインを確立することで達成される。 スカラーおよび高次元ディスクリプタを用いた数値実験により、このフレームワークは、膨らませた時に所望の変形を達成し、複雑な制約を緩和しながら、実行可能な設計候補を並列に探索できる様々な非変形構成を迅速に生成できることが示されている。

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