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Anvil: 人工智能、采样技术和综合 CAD-CFD 工具的集成
这项研究介绍了一种开源集成的 CAD-CFD 工具 Anvil，它结合了 FreeCAD 进行 CAD 建模和 OpenFOAM 进行 CFD 分析，以及基于人工智能的优化方法（贝叶斯优化）和其他采样算法。Anvil 在数据生成、CFD 评
PDF12 days ago
形状优化设计空间维度缩减方法调查
工程设计中的功能表面维度缩减技术对形状优化进行了详尽的回顾，从经典的线性方法（如主成分分析）到非线性方法（如自动编码器），再到集成物理数据的创新物理感知方法，探讨了这些技术的光谱。通过将这些方法整合到优化框架中，显示它们显著减轻了维度的困扰
PDFa month ago
工程形状优化中的生成模型与非生成模型
比较了生成模型和非生成模型在构建设计空间和形状优化中的有效性和效率，并发现根据物理信息参数设计空间的非生成模型能够以更低的成本生成高性能、有效设计，并且能够在设计有效性方面超越生成模型。
PDF5 months ago
基于物理信息的神经网络在转换几何和流形上的应用
将几何变换与物理约束神经网络（PINNs）结合，通过将微分同胚作为参考域的映射并调整物理约束损失函数的导数计算，我们实现了对复杂几何和低维流形的 PINNs 的应用，从而允许在网络训练中进行直接的形状优化。通过对多个问题的示例验证，特别是在
PDF7 months ago
形状优化中的异常检测和设计空间降维的生成模型
我们的研究提出了一种新的形状优化方法，通过减少定义新的减少子空间的原始设计变量的数量，并通过概率线性潜变量模型（如因子分析和概率主成分分析）对数据的生成过程建模，以提高全局优化算法的效率，并在优化过程中生成没有几何异常的高质量设计。
PDFa year ago
多目标船型优化与基于 CAD 引擎的深度学习物理学方法用于三维流动预测
本文提出了一个深度学习物理优化 (DLPO) 框架，用于设置迪斯堡测试用例 (DTC) 集装箱船的形状优化研究，并展示了两个不同的应用程序：(1) 敏感度分析，用于检测最有前途的通用基础船体形状，以及 (2) 多目标优化，用于量化最优船体形
PDFa year ago
基于量子物理的神经网络用于复杂形状的计算流体力学模拟
我们提出了一种使用混合的量子物理信息神经网络的方法，模拟了三维 Y 形混合器中的层流流体，该方法结合了量子模型的表达力和 PINN 的灵活性，与纯经典神经网络相比，精度提高了 21％。
PDFa year ago
深度神经运算符可作为准确的形状优化替代方法：以翼型为例的案例研究
本研究探索使用 DeepONets 方法推断未知气动翼型的流场并优化其形状，结果表明 DeepONets 非常适合生成未知形状的高准确度解决方案，可以在毫秒级时间内准确推断压强、密度和速度场等信息，为气动设计提供了极大的便利。
PDFa year ago
DEBOSH：深度贝叶斯形状优化
本论文证明了使用基于 Ensembles 的技术来评估 Graph Neural Networks 生成的预测的不确定性可以帮助超越传统的基于 Kriging 得到响应面的技术，并在各种气动和结构分析任务中提供更高质量的优化结果和更短的优化
PDF3 years ago
高效三维翼型参数化与生成的深度生成模型
本研究提出了一种名为 “Free-Form Deformation Generative Adversarial Networks (FFD-GAN)” 的深度生成模型，可用于三维空气动力学 / 水力学形状优化，例如机翼、涡轮叶片、汽车车身
PDF3 years ago
MeshSDF: 可微分等值面提取
本文介绍一种基于 Deep Signed Distance Function 的不可微分网格表述方法 MeshSDF，通过推理隐式场的扰动如何影响局部表面几何，最终不限制分辨率和拓扑结构地将 Deep Implicit Field 显式地表
PDF4 years ago
CVPR3D 场景的本地隐式网格表示
本文提出了一种新的三维形状表示 —— 本地隐式网格表征，它适用于大型、多样化的室内场景，利用 autoencoder 学习局部数据的嵌入，再使用解码器实现形状优化，提高了基于稀疏点观测的三维表面重建结果。
PDF4 years ago
测地卷积形状优化
该研究提出了一种使用 Geodesic Convolutional 神经网络，通过把原始形状用 poly 立方地图重新映射，使用 GPU 而不是 CPU 进行计算，实现快速准确地优化复杂形状
PDF6 years ago