論文の概要: AlphaJet: Automated Conceptual Aircraft Synthesis via Disentangled Generative Priors and Topology-Preserving Evolutionary Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26337v1
- Date: Wed, 29 Apr 2026 06:41:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.274805
- Title: AlphaJet: Automated Conceptual Aircraft Synthesis via Disentangled Generative Priors and Topology-Preserving Evolutionary Search
- Title(参考訳): AlphaJet: 遠方生成優先とトポロジー保存進化探索による自動概念航空機合成
- Authors: Boris Kriuk,
- Abstract要約: エンドツーエンドの自動合成パイプラインであるAlphaJetを紹介する。
実現可能な3D航空機をリアルタイムで進化させ、透明な多分野のフィットネス機能によって得点される。
フルループはCPU上でインタラクティブに動作し、世代毎にブラウザビューアにストリームする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conceptual aircraft design is traditionally an expert-mediated iterative process in which a human designer proposes a configuration, runs low-order physics, inspects the result, and re-proposes. We present AlphaJet, an end-to-end automated synthesis pipeline that closes this loop. From a textual mission specification (mass, range, cruise speed, hard size envelope, engine count, areal density) AlphaJet evolves a feasible 3D aircraft in real time, scored by a transparent multi-disciplinary fitness function covering aerodynamics, structures, weights, stability, packaging, and geometric mount consistency. Three contributions distinguish our approach: (i) an Anatomically-Disentangled Variational Autoencoder (AD-VAE) whose first 25 latent dimensions are supervised to align with named anatomical parameters, providing an interpretable shape prior; (ii) a topology-elitist genetic algorithm that protects the best individual from each of five tail topologies and triggers stagnation restarts, preventing premature collapse to a single configuration; and (iii) mount-aware geometric scoring that computes signed penetration between engines and other structural parts, eliminating the redundant artifacts common in generative aircraft models. The full loop runs interactively on a CPU and streams every generation to a browser viewer, making it a practical real-world automation tool for early-phase design-space exploration.
- Abstract(参考訳): 概念的航空機設計は、伝統的に専門家による反復的なプロセスであり、人間の設計者が構成を提案し、低次の物理学を実行し、結果を検査し、再提案する。
ループを閉じるエンドツーエンドの自動合成パイプラインであるAlphaJetを紹介します。
テキストによるミッション仕様(質量、航続距離、巡航速度、ハードサイズエンベロープ、エンジン数、アラル密度)からAlphaJetは、空力、構造、重量、安定性、パッケージング、幾何学的なマウントの整合性を含む透明な多分野適合機能によって、実現可能な3D航空機をリアルタイムで進化させる。
3つのコントリビューションは、私たちのアプローチを区別します。
一 解剖学的に異なる変分オートエンコーダ(AD-VAE)であって、最初の25の潜伏次元が、命名された解剖学的パラメータと整合するように監督され、あらかじめ解釈可能な形状を提供するもの
2) 5つの尾のトポロジから最高の個体を保護し、停滞の再起動を誘発し、1つの構成に早めに崩壊するのを防ぐトポロジに富む遺伝的アルゴリズム
三 エンジン及びその他の構造部品間の署名された侵入を計算し、発電航空機モデルに共通する余剰品を除去するマウントアウェア幾何スコア。
フルループはCPU上でインタラクティブに動作し、世代毎にブラウザビューアにストリームされる。
関連論文リスト
- Faster by Design: Interactive Aerodynamics via Neural Surrogates Trained on Expert-Validated CFD [7.948688528462053]
計算流体力学(CFD)は、レースカーの空力開発の中心である。
そのコストは、現実的な予算で実現可能な設計スペースの探索を著しく制限する。
新しいAIベースのサロゲートモデルは、このボトルネックを軽減することを約束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-20T16:42:35Z) - SpatialFly: Geometry-Guided Representation Alignment for UAV Vision-and-Language Navigation in Urban Environments [49.966170814478915]
UAV VLNのための幾何学誘導空間表現フレームワークを提案する。
明示的な3次元再構成を伴わないRGB観測において、SpatialFlyは幾何学誘導2次元表示アライメント機構を導入する。
実験結果から、SpatialFlyは現状のUAV VLNベースラインを目に見える環境と見えない環境の両方で一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-22T03:56:58Z) - Gradient-based Nested Co-Design of Aerodynamic Shape and Control for Winged Robots [27.783239201463715]
本稿では,空気力学的形状と運動プランナを最適化する汎用的,勾配に基づくネスト型協調設計フレームワークを提案する。
固定翼グライダーの2つの複雑な動的タスク(パーチと短着陸)に対して,本手法の有効性を検証した。
最適化された設計は、ほんのわずかな時間で進化的ベースラインよりもタスク性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-06T14:18:18Z) - BladeSDF : Unconditional and Conditional Generative Modeling of Representative Blade Geometries Using Signed Distance Functions [4.188806282965805]
本稿では,DeepSDFを用いたタービン翼形状のドメイン固有の暗黙的生成フレームワークを提案する。
制約、目的、パフォーマンスのメトリクスを統合することで、このアプローチは従来の2Dガイド付きまたは制約なしの3Dパイプラインを超えて前進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-19T23:02:33Z) - StdGEN++: A Comprehensive System for Semantic-Decomposed 3D Character Generation [57.06461272772509]
StdGEN++は、多種多様な入力から高忠実で意味的に分解された3D文字を生成するための、新しく包括的なシステムである。
最先端の性能を達成し、幾何学的精度と意味的絡み合いにおいて既存の手法を著しく上回っている。
結果として、非破壊的な編集、物理学に準拠したアニメーション、視線追跡など、より進んだ下流の機能をアンロックする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-12T15:41:27Z) - 3DID: Direct 3D Inverse Design for Aerodynamics with Physics-Aware Optimization [53.40777496077015]
逆設計は、特定の目的関数を最適化するために物理系の入力変数を設計することを目的としている。
3Dドメインでは、デザイン空間は指数関数的に増加し、網羅的なグリッドベースの検索は実現不可能である。
本稿では,連続的な潜在表現と物理認識の最適化戦略を結合することにより,3次元設計空間を直接ナビゲートする3次元逆設計フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-06T13:09:03Z) - Transformers Meet Hyperspectral Imaging: A Comprehensive Study of Models, Challenges and Open Problems [0.0]
2025年までの300以上の論文をレビューし、TransformerベースのHSI分類を専門とする初のエンドツーエンド調査を行った。
この研究は、典型的なパイプライン前処理、パッチまたはピクセルトークン化、位置符号化、空間スペクトル特徴抽出、マルチヘッド自己注意変種、接続のスキップ、損失設計の各段階を分類する。
我々は、貴重な公開データセットの優先順位付け、軽量なオンエッジモデル、照明とセンサーシフト、本質的に解釈可能なアテンションメカニズムについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-10T09:04:30Z) - AI-Enhanced Automatic Design of Efficient Underwater Gliders [60.45821679800442]
自動設計フレームワークの構築は、グライダー形状を表現する複雑さと、複雑な固体-流体相互作用をモデル化する際の計算コストが高いため、困難である。
非自明な船体形状の水中ロボットを作れるようにすることで、これらの制限を克服するAI強化型自動計算フレームワークを導入する。
提案手法は, 形状と制御信号の両面を協調的に最適化するアルゴリズムで, 低次幾何表現と微分可能なニューラルネット型流体代理モデルを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-30T23:55:44Z) - ALOcc: Adaptive Lifting-Based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-Based Flow Predictions [91.55655961014027]
シーン理解には3次元セマンティック占有とフロー予測が不可欠である。
本稿では,3つの改善点を目標とした視覚ベースのフレームワークを提案する。
我々の純粋な畳み込みアーキテクチャは、セマンティック占有率とジョイントセマンティックフロー予測の両方のために、複数のベンチマーク上で新しいSOTA性能を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-12T11:32:56Z) - TriHuman : A Real-time and Controllable Tri-plane Representation for
Detailed Human Geometry and Appearance Synthesis [76.73338151115253]
TriHumanは、人間によって調整され、変形可能で、効率的な三面体表現である。
我々は、未変形の三面体テクスチャ空間に、地球規模のサンプルを厳格にワープする。
このような三面的特徴表現が骨格運動でどのように条件付けされ、動的外観や幾何学的変化を考慮に入れられるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T16:40:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。