メッシュ上の構造変位予測と不確実性に基づく洗練のためのニューラルネットワーク：アーキテクチャの検討

この投稿は、r/deeplearningからのもので、ニューラルネットワークを使用して梁構造の節点変位を予測することに焦点を当てた、計算力学における教師あり学習の問題について説明しています。主な課題は、ノード数が異なり、空間的な依存関係を持つメッシュベースのデータを処理することです。著者は、入力パラメータ（ノード座標、材料特性、境界条件、および負荷パラメータ）を変位場にマッピングするために、MLP、CNN、Transformerなど、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャを検討しています。プロジェクトの重要な側面は、複雑な領域での精度を向上させることを目的として、適応メッシュの洗練をガイドするために、訓練されたモデルからの不確実性推定を使用することです。この投稿は、物理ベースのシミュレーションにおける深層学習の実用的な応用を強調しています。

• •このプロジェクトは、ニューラルネットワークを使用して構造変位を予測することに焦点を当てており、計算力学における深層学習の実用的な応用です。
• •課題は、ノード数が異なり、空間的な依存関係を持つメッシュベースのデータを処理することであり、特殊なアーキテクチャが必要です。
• •不確実性推定は、複雑な領域での精度を向上させ、クローズドループアプローチを示すために、適応メッシュの洗練をガイドするために使用されます。