論文の概要: StampFormer: A Physics-Guided Material-Geometry-Coupled Multimodal Model for Rapid Prediction of Physical Fields in Sheet Metal Stamping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18835v1
• Date: Wed, 13 May 2026 01:13:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.651859
• Title: StampFormer: A Physics-Guided Material-Geometry-Coupled Multimodal Model for Rapid Prediction of Physical Fields in Sheet Metal Stamping
• Title（参考訳）: StampFormer: 物理誘導材料-幾何結合多モードモデルによる薄板金属スタンピングにおける物理場の迅速予測
• Authors: Jiajie Luo, Mohamed Mohamed, Osama Hassan, Haosu Zhou, Yingxue Zhao, Haoran Li, Xinrun Li, Zhutao Shao, Yang Long, Nan Li, Jichun Li,
• Abstract要約: StampFormerはコンポーネントジオメトリとマテリアルストレス-制約応答を同時に使用してFAA結果を予測するフレームワークである。 FEAと比較すると, 4つの2次元場の平均相対誤差は8.5%以下であり, 3次元変位場の平均2乗誤差は1.2mm2以下であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.998824681546477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional sheet metal forming relies on time-consuming and expensive Finite Element Analysis (FEA) for design validation, a process that significantly prolongs design cycles. While surrogate models offer faster iteration, current approaches have limitations: scalar-based methods cannot capture comprehensive field-based FEA results, while existing image-based models often ignore the critical role of material properties by focusing solely on geometry. To address this gap, we develop a physics-guided deep learning framework, namely StampFormer, which simultaneously uses component geometry and material stress-strain responses to predict FEA outcomes. The StampFormer framework uses three core components to process data. A Material-Augmented Geometric Network (MAGN) first fuses geometric and material data. This information is then integrated at various levels by a Hierarchical Material Embedding Injection Unit (HMEIU) before being processed by the primary network backbone, an adapted Swin-UNet. We evaluated our model on the stamping of a crossmember panel with two simulation datasets for steel and aluminium panels, and results demonstrate that StampFormer provides high-fidelity predictions of critical physical fields - including thinning, major strain, minor strain, plastic strain, and displacement - in under a second. Compared with ground truth FEA, our model achieved an average relative error of less than 8.5% on the four 2D fields and a mean squared error of less than 1.2 mm2 for the 3D displacement field. In summary, we introduce a practical and efficient framework that integrates multimodal information, namely geometry and material properties, to provide fast and accurate predictions, enabling designers to perform real-time manufacturability assessments.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な金属板の成形は、設計サイクルを大幅に延長するプロセスである設計検証に、時間を要する高価な有限要素分析(FEA)に依存している。 スカラーベースの手法は、包括的なフィールドベースのFAA結果をキャプチャすることはできないが、既存の画像ベースのモデルは、幾何学にのみ焦点をあてることで、物質的特性の重要な役割を無視することが多い。 このギャップに対処するため、我々は物理誘導型ディープラーニングフレームワークであるStampFormerを開発し、コンポーネント幾何学と材料応力-ひずみ応答を同時に利用してFAA結果を予測する。 StampFormerフレームワークは3つのコアコンポーネントを使ってデータを処理する。 Material-Augmented Geometric Network (MAGN)は、まず幾何学的および物質的データを融合する。 この情報は、主要なネットワークバックボーンであるSwin-UNetによって処理される前に、階層的な材料埋め込み注入ユニット(HMEIU)によって様々なレベルで統合される。 鋼板とアルミニウム板の2つのシミュレーションデータセットを用いた断面パネルの切削実験の結果,StampFormerは, 切削, 主要ひずみ, 微ひずみ, 塑性ひずみ, 変位などの臨界場を1秒未満で高精度に予測できることを示した。 FEAと比較すると, 4つの2次元場の平均相対誤差は8.5%以下であり, 3次元変位場の平均2乗誤差は1.2mm2以下であった。 要約すると、我々は、幾何や材料特性といったマルチモーダル情報を統合する実用的で効率的なフレームワークを導入し、高速かつ正確な予測を提供し、デザイナーがリアルタイムな製造可能性評価を行うことを可能にする。

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