基于点云的有限元分析深度学习模型
数值分析
2022-11-21 v1 数值分析
摘要
在本文中，我们探索基于点云的深度学习模型，以分析源自有限元分析的 numerical 模拟。目标是在无需繁琐人工干预的情况下自动对模拟结果进行分类。此处给出两种模型：Point-Net 分类模型与动态图卷积神经网络模型。两个训练好的点云深度学习模型在源自汽车工业的有限元分析实验中均表现良好。所提模型在有限元模拟分析过程的自动化方面展现出前景。Point-Net 与动态图卷积神经网络模型分别获得了 79.17% 与 94.5% 的准确率。
引用
@article{arxiv.2211.10073,
title = {Point-Cloud-based Deep Learning Models for Finite Element Analysis},
author = {Meduri Venkata Shivaditya and Francesca Bugiotti and Frederic Magoules},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.10073},
year = {2022}
}