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No.171-26

著者	1) 疋田夏帆, 2) 白鳥英
著者（英）	1) Kaho Hikita, 2) Suguru Shiratori
勤務先	1) 東京都市大学大学院, 2) 東京都市大学
勤務先（英）	1) Tokyo City University, 2) Tokyo City University
抄録	効力係数を小さくする車体形状最適化において，メッシュ再生成を伴う従来手法は計算コストが高い．筆者らは生成AIとしてVAEを用いて形状を潜在変数としてパラメータ化し，PINNを用いて空力計算する最適化法を研究している．本報告では形状表現としてSDFと点群を併用した方法を提案し，2次元翼型に対する検証結果を報告する．
抄録（英）	In aerodynamic shape optimization, conventional methods, which require re-meshing, take huge computational cost. Our research group has proposed mesh-free approach, where the shape is parameterized by latent space based on VAE and aerodynamic drag is evaluated by PINNs. In this study, we propose a new shape representation using hybrid of SDF and point-clouds. Validations are conducted for two-dimensional airfoils. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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