A self-learning finite element extraction system based on reinforcement learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Automatic generation of high-quality meshes is a base of CAD/CAE systems. The element extraction is a major mesh generation method for its capabilities to generate high-quality meshes around the domain boundary and to control local mesh densities. However, its widespread applications have been inhibited by the difficulties in generating satisfactory meshes in the interior of a domain or even in generating a complete mesh. The element extraction method's primary challenge is to define element extraction rules for achieving high-quality meshes in both the boundary and the interior of a geometric domain with complex shapes. This paper presents a self-learning element extraction system, FreeMesh-S, that can automatically acquire robust and high-quality element extraction rules. Two central components enable the FreeMesh-S: (1) three primitive structures of element extraction rules, which are constructed according to boundary patterns of any geometric boundary shapes; (2) a novel self-learning schema, which is used to automatically define and refine the relationships between the parameters included in the element extraction rules, by combining an Advantage Actor-Critic (A2C) reinforcement learning network and a Feedforward Neural Network (FNN). The A2C network learns the mesh generation process through random mesh element extraction actions using element quality as a reward signal and produces high-quality elements over time. The FNN takes the mesh generated from the A2C as samples to train itself for the fast generation of high-quality elements. FreeMesh-S is demonstrated by its application to two-dimensional quad mesh generation. The meshing performance of FreeMesh-S is compared with three existing popular approaches on ten pre-defined domain boundaries. The experimental results show that even with much less domain knowledge required to develop the algorithm, FreeMesh-S outperforms those three approaches in essential indices. FreeMesh-S significantly reduces the time and expertise needed to create high-quality mesh generation algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle