Thickness-aware E(3)-Equivariant 3D Mesh Neural Networks
Created by
Haebom
저자
Sungwon Kim, Namkyeong Lee, Yunyoung Doh, Seungmin Shin, Guimok Cho, Seung-Won Jeon, Sangkook Kim, Chanyoung Park
개요
기존의 계산 비용이 높은 수치 해석 기반 3D 정적 해석 방법의 대안으로 등장한 메쉬 기반 방법은 표면 형상에만 집중하여 실제 3D 물체의 두께를 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 3D 물체의 두께를 효과적으로 통합하면서 메쉬 기반 방법의 계산 효율성을 유지하는 새로운 프레임워크인 Thickness-aware E(3)-Equivariant 3D Mesh Neural Network (T-EMNN)을 제안한다. 데이터 기반 좌표를 도입하여 공간 정보를 인코딩하면서 E(3)-equivariance 또는 invariance 특성을 유지하여 일관되고 강건한 해석을 보장한다. 실제 산업 데이터셋을 이용한 평가 결과, T-EMNN은 두께 효과를 효과적으로 포착하면서 계산 효율성을 유지하면서 노드 단위 3D 변형을 정확하게 예측하는 우수한 성능을 보였다.
시사점, 한계점
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시사점:
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메쉬 기반 3D 정적 해석의 효율성을 높였다.
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실제 3D 물체의 두께 효과를 효과적으로 고려하는 새로운 프레임워크를 제시했다.
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데이터 기반 좌표를 활용하여 E(3)-equivariance/invariance를 유지하며 강건한 해석을 가능하게 했다.
