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1. (WO2019048085) SHAPE OPTIMISATION OF TECHNICAL DEVICES VIA GRADIENT DESCENT USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PROXIES
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Pub. No.: WO/2019/048085 International Application No.: PCT/EP2018/052756
Publication Date: 14.03.2019 International Filing Date: 05.02.2018
IPC:
G06F 17/50 (2006.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
50
Computer-aided design
Applicants:
ECOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE (EPFL) [CH/CH]; EPFL-TTO Quartier de l'Innovation - J 1015 Lausanne, CH
Inventors:
BAQUÉ, Pierre Bruno; FR
FUA, Pascal; CH
FLEURET, Francois; CH
Agent:
WEGNER, Hans; DE
BEST, Bastian; DE
MADER, Joachim; DE
HESS, Peter K.; DE
WUNSCH, Alexander; DE
HAUPT, Christian; DE
HESELBERGER, Johannes; DE
Priority Data:
PCT/EP2017/07255008.09.2017EP
Title (EN) SHAPE OPTIMISATION OF TECHNICAL DEVICES VIA GRADIENT DESCENT USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PROXIES
(FR) OPTIMISATION DE FORME DE DISPOSITIFS TECHNIQUES PAR DESCENTE DU GRADIENT À L'AIDE DE MANDATAIRES DE RÉSEAUX NEURONAUX À CONVOLUTION
Abstract:
(EN) The present invention generally relates to a method, a system and a computer program for shape optimisation of a technical device adapted to be exposed to a fluid flowing around a contour of said device with respect to its fluid dynamic parameters. In order to provide an improved method for shape optimisation of a technical device with respect to its fluid dynamic parameters which is faster, a method is provided comprising discretizing the shape of the technical device into a plurality of points along the contour of the technical device or into a surface mesh,and inputting the plurality of points or the surface mesh into a Convolutional Neural Network (CNN) for computing a prediction of the at least one fluid dynamic parameter.
(FR) La présente invention concerne de façon générale un procédé, un système et un programme informatique pour l'optimisation de forme d'un dispositif technique prévu pour être exposé à un fluide s'écoulant autour d'un contour dudit dispositif par rapport à ses paramètres de dynamique des fluides. Afin de mettre en place un procédé amélioré d'optimisation de forme d'un dispositif technique par rapport à ses paramètres de dynamique des fluides qui est plus rapide, un procédé est mis en place, comportant la discrétisation de la forme du dispositif technique en une pluralité de points le long du contour du dispositif technique ou en un maillage de surface, et l'introduction de la pluralité de points ou du maillage de surface dans un Réseau neuronal à convolution (CNN) pour calculer une prédiction du paramètre ou des paramètres de dynamique des fluides.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)