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辅助碰撞仿真数据分析的图提取方法

人工智能 2023-06-19 v1

摘要

本工作中,我们建立一种从计算机辅助工程(CAE)中抽取信息为图的方法。此类 CAE 数据的图表示可通过实现仿真比较、突出未探索的实验设计以及关联不同设计,来改进设计指南并支撑推荐系统。我们聚焦于耐撞性分析中的载荷路径,这是车辆设计中一个复杂的子学科。载荷路径是吸收由碰撞引起的大部分能量的部件序列。为检测载荷路径,我们从 CAE 数据生成有向带权图。顶点表示车辆部件,边为部件连通性的抽象。边方向遵循碰撞的时间发生顺序,边权反映能量吸收方面。我们提出并评估三种图提取方法,以及一种用吸收序列进一步更新各图的附加方法。基于最长路径计算,我们引入载荷路径的自动检测,并针对不同的图提取方法与权值进行分析。最后,我们展示了载荷路径检测方法如何助力 CAE 仿真的分类与标注。

关键词

引用

@article{arxiv.2306.09538,
  title  = {Graph Extraction for Assisting Crash Simulation Data Analysis},
  author = {Anahita Pakiman and Jochen Garcke and Axel Schumacher},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09538},
  year   = {2023}
}

备注

Graph-Based Representation and Reasoning: 28th International Conference on Conceptual Structures, ICCS 2023, Berlin, Germany, September 11--13, 2023, Proceedings, book title to be confirmed