I denna forskning föreslår vi ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt för att påskynda topologioptimeringsmetoderna. Problemet vi försöker lösa är layoutproblemet. Den viktigaste nyheten med detta arbete är att ange problemet som en bildsegmentering uppgift. Vi utnyttjar kraften i djupt lärande metoder som den effektiva pixel-wise bildmärkning teknik för att utföra topologi optimering. Vi introducerar convolutional encoder-decoder arkitektur och det övergripande tillvägagångssättet för att lösa det ovan beskrivna problemet med hög prestanda. De utförda experimenten visar den betydande accelerationen av optimeringsprocessen. Det föreslagna tillvägagångssättet har utmärkta generaliseringsegenskaper. Vi visar på förmågan att tillämpa den föreslagna modellen på andra problem. De framgångsrika resultaten och nackdelarna med den nuvarande metoden diskuteras.
På samma sätt, Sosnovik et al. REF föreslår en konvolutionell encoder-dekoder-arkitektur för att påskynda topologioptimeringsmetoder.
Neural networks for topology optimization
{'venue': None, 'journal': 'Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}