ログインしてください

文献・情報検索システム

日本語

ENGLISH

ヘルプ

ログインしてください

  • 詳細情報

Toward Generalizable Graph Learning for 3D Engineering AI Explainable Workflows for CAE Mode Shape Classification and CFD Field Prediction

書誌事項

著者1) Tong Duy Son, 2) Kohta Sugiura, 3) Marc Brughmans, 4) Andrey Hense, 5) Zhihao Liu, 6) Amirthalakshmi Veeraraghavan, 7) Ajinkya Bhave, 8) Jay Masters, 9) Paolo di Carlo, 10) Theo Geluk
著者(英)1) Tong Duy Son, 2) Kohta Sugiura, 3) Marc Brughmans, 4) Andrey Hense, 5) Zhihao Liu, 6) Amirthalakshmi Veeraraghavan, 7) Ajinkya Bhave, 8) Jay Masters, 9) Paolo di Carlo, 10) Theo Geluk
勤務先1) Siemens Digital Industries Software, 2) Siemens Digital Industries Software, 3) Siemens Digital Industries Software, 4) Siemens Digital Industries Software, 5) Siemens Digital Industries Software, 6) Siemens Digital Industries Software, 7) Siemens Digital Industries Software, 8) Siemens Digital Industries Software, 9) Siemens Digital Industries Software, 10) Siemens Digital Industries Software
勤務先(英)1) Siemens Digital Industries Software, 2) Siemens Digital Industries Software, 3) Siemens Digital Industries Software, 4) Siemens Digital Industries Software, 5) Siemens Digital Industries Software, 6) Siemens Digital Industries Software, 7) Siemens Digital Industries Software, 8) Siemens Digital Industries Software, 9) Siemens Digital Industries Software, 10) Siemens Digital Industries Software
抄録(英)PhysicsAI delivers fast physics predictions enabling engineering teams to generate design variations rapidly. PhysicsAI learns physics behavior using Graph Neural Networks (GNNs) trained on mesh geometries and CAD models data. Engineers can explore various design variations, optimize parameters, and accelerate innovation. We present two applications: (1) External aerodynamic drag prediction using CFD simulation data, achieving high accuracy while reducing computation time from hours to minutes; (2) Vibration mode shape recognition and classification for NVH optimization, demonstrating expert-level accuracy on complex automotive structures. Validation from comprehensive automotive datasets will be presented.

翻訳

検索について

閉じる

検索ボックスの使い方

検索条件は最大5件まで入力可能です。検索ボックスの数は右側の「+」「−」ボタンで増減させることができます。
一つの検索ボックス内に、複数の語句をスペース(全角/半角)区切りで入力した場合、入力した語句の“すべてを含む”データが検索されます(AND検索)。
例)X(スペース)Y →「XかつY(を含む)」

「AND」「OR」プルダウンの使い方

「AND」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“双方を含む”データが検索されます。また、「OR」を指定すると、前後の検索ボックスに入力された語句の“いずれかを含む”データが検索されます。
例)X AND Y →「XかつY(を含む)」  X OR Z →「XまたはZ(を含む)」
AND検索とOR検索が混在する場合は、OR検索が優先されます。
例)X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)
AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。
例)W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

検索フィルタの使い方

検索結果の件数が多すぎる場合など、さらに絞り込みしたいときに「検索フィルタ」を使います。各項目にチェックを入れると、その項目が含まれるデータのみに検索結果が絞り込まれます。
各項目後ろの「()」内の数字は、その項目が含まれるデータの件数です。

検索のコツ

著者名で検索するときは、「自動車 太郎」のように、姓名をスペースで区切って入力してください。