生成式 AI 在船舶设计中的应用
机器学习
2024-09-02 v1 人工智能
摘要
船舶设计过程错综复杂，深受船体型线影响，后者约占总成本的 70%。传统方法依赖于基于船舶工程原理和工程分析的人工驱动迭代过程。相比之下，生成式 AI 提出了一种新方法，利用根植于机器学习和人工智能的计算算法来优化船体型线设计。本报告概述了为此目的系统创建生成式 AI 的过程，包括数据集收集、模型架构选择、训练和验证等步骤。利用由 30,000 个船体型线组成的 "SHIP-D" 数据集，本报告采用高斯混合模型（GMM）作为生成模型架构。GMM 提供了一个统计框架来分析数据分布，这对于高效生成创新的船舶设计至关重要。总体而言，这种方法有望通过探索更广泛的设计空间并有效整合多学科优化目标来彻底改变船舶设计。
引用
@article{arxiv.2408.16798,
title = {Generative AI in Ship Design},
author = {Sahil Thakur and Navneet V Saxena and Prof Sitikantha Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.16798},
year = {2024}
}