Structural Design Through Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the Structural Optimization gym (SOgym), a novel open-source Reinforcement Learning (RL) environment designed to advance machine learning in Topology Optimization (TO). SOgym enables RL agents to generate physically viable and structurally robust designs by integrating the physics of TO into the reward function. To enhance scalability, SOgym leverages feature-mapping methods as a mesh-independent interface between the environment and the agent, allowing efficient interaction with the design variables regardless of mesh resolution. Baseline results use a model-free Proximal Policy Optimization agent and a model-based DreamerV3 agent. Three observation space configurations were tested. The TopOpt game-inspired configuration, an interactive educational tool that improves students' intuition in designing structures to minimize compliance under volume constraints, performed best in terms of performance and sample efficiency. The 100M parameter version of DreamerV3 produced structures within 54% of the baseline compliance achieved by traditional optimization methods and a 0% disconnection rate, an improvement over supervised learning approaches that often struggle with disconnected load paths. When comparing the learning rates of the agents to those of engineering students from the TopOpt game experiment, the DreamerV3-100M model shows a learning rate approximately four orders of magnitude lower, an impressive feat for a policy trained from scratch through trial and error. These results suggest RL's potential to solve continuous TO problems and its capacity to explore and learn from diverse design solutions. SOgym provides a platform for developing RL agents for complex structural design challenges and is publicly available to support further research in the field.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».