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J-GLOBAL ID：202202218913074889   整理番号：22A0906949

SplineLearner:Bスプライン表面を用いて表現されたモデルのための設計制約の生成学習システム【JST・京大機械翻訳】

SplineLearner: Generative learning system of design constraints for models represented using B-spline surfaces

著者 (3件)： Tasmektepligil A. Alper (Istanbul Technical University, Turkey) ,  Tasmektepligil A. Alper (Yildiz Technical University, Turkey) ,  Gunpinar Erkan (Istanbul Technical University, Turkey)
資料名： Advanced Engineering Informatics  (Advanced Engineering Informatics)
巻： 51  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0593A  ISSN： 1474-0346  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 製品設計は,その設計(次元)パラメータを有するコンピュータ支援設計(CAD)モデルを含む。生成設計(GD)システムは,これらのパラメータを修正することによって新しい設計を作り出すために利用することができる。パラメトリック修正後に得られる設計の視覚妥当性を決定するGDシステムの必要性がある。本論文では,ユーザフィードバックを用いて,CADモデル(Bスプライン曲面を用いて表現)の視覚(すなわち,設計)制約を学習するアプローチを紹介した。Bスプライン表面に対する変形技術(修正と限界曲線)を最初に紹介し,いくつかの設計(変形)パラメータを含む。生成学習過程により,提案システムSplineLearnerはランダム設計を生成し,視覚妥当性分類のためのユーザ(s)を示した。機械学習ステップにおいて,設計のために予測を実行することができる数学モデルを計算した。また,数学モデルをSplineLearner(いくつかのユーザ相互作用の後)に統合して,有効と無効な設計の数の間の不均衡を防いだ。概念の証明として,車体部分(フード,屋根,側面および幹)のBスプライン表面モデルを利用して,2つのユーザ研究を行い,提案した方法の有効性を実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  相互作用 ,  CAD【計算機】 ,  屋根 ,  数学モデル ,  *スプライン ,  有効性 ,  機械学習 ,  製品設計 ,  *Bスプライン
準シソーラス用語： 不均衡 ,  学習過程 ,  *学習支援システム ,  CADモデル ,  ユーザフィードバック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bスプライン表面 ,  設計の制約 ,  生成設計 ,  コンピュータ支援設計 ,  制約ベースモデリング ,  機械学習

分類 (4件)： 符号理論  (ND02030R) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  資材管理  (KB05020S) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (6件)： Bスプライン ,  表現 ,  モデル ,  設計 ,  制約 ,  学習システム