Numeriska simuleringar spelar en allt viktigare roll i produktutvecklingscyklerna och blir alltmer komplexa, realistiska och varierande. CAD-modellerna måste anpassas till varje simuleringsfall för att säkerställa resultatens kvalitet och tillförlitlighet. Defaitering är ett av de viktigaste stegen för att förbereda digital modell till en simulering. Den kräver stor skicklighet och djup expertis för att förutse vilka egenskaper som måste bevaras och vilka egenskaper som kan förenklas. Denna expertis är ofta inte väl utvecklad och beror i hög grad på simuleringssammanhanget. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt som använder maskininlärningsteknik för att identifiera regler som driver det sönderfallande steget. Expertkunskapen ska vara inbäddad i en uppsättning konfigurationer som utgör grunden för att utveckla processerna och hitta reglerna. För detta föreslår vi en metod för att definiera lämpliga datamodeller som används som indata och resultat av inlärningstekniker.
I Ref föreslogs ett tillvägagångssätt som använder maskininlärningsteknik för att identifiera detaljerade funktioner som ska undertryckas.
On the use of Machine Learning to Defeature CAD Models for Simulation
{'venue': None, 'journal': 'Computer-aided Design and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}