본 연구는 가이드된 노이즈 제거 확산 확률 모델(DDPM)을 기반으로 하는 생성 최적화 프레임워크를 제시하여, 특정 임계값 이하의 표면 온도를 유지하면서 압력 강하를 최소화하는 방열판 설계를 생성합니다. 경계 표현을 사용하여 형상을 표현하고, 다중 충실도 접근 방식을 통해 훈련 데이터를 생성합니다. 이 데이터를 사용하여 경계 표현 형상을 나타내는 벡터와 함께 DDPM을 훈련하여 데이터에서 관찰된 특성과 일치하는 방열판을 생성합니다. 압력 강하와 표면 온도를 예측하기 위해 두 개의 잔차 신경망을 훈련합니다. 설계 변수에 대한 이러한 대리 모델의 기울기를 사용하여 저압 및 표면 온도 제약 조건을 충족하도록 형상 생성 프로세스를 안내합니다. 이 추론 시간 가이드는 과열을 방지할 뿐만 아니라 기존 최적화 방법(예: CMA-ES)보다 낮은 압력 강하를 달성하는 방열판 설계를 생성합니다.
