[2P4-J-2] Machine learning: industries and finance

[2P4-J-2-02] Generating airfoil shape using conditional variational auto-encoder

〇Kazuo Yonekura¹, Hitoshi Hattori¹, Takafumi Nishizu¹ (1. IHI Corporation)

Keywords:CVAE, Airfoil design

機械設計の目的は，所望の性能を持つ形状を短時間で設計することであるが，実際は設計者の知識に基づいた試行錯誤の繰り返しに依存しており，設計者の熟練度によって設計に必要な時間が異なる．一方で，これまでの試行錯誤の結果として大量の形状と性能値のデータが蓄積されている．仕様から所望の性能が定まった場合に，なるべく短時間で形状の候補を得られれば，設計時間の短縮につながる．そこで本研究では，短時間で所望の性能を持つ形状を創出する手法を構築することを目的とし，形状データをCVAEを用いて生成する手法を提案する．一般的なGANやCVAEでは形状を画像のピクセル情報として扱うことが多いが，その方法では形状があいまいで，機械設計に適用することが困難である。そこで形状を点列として扱うことで，機械設計にそのまま使用可能な形状が得られ，指定した性能値に対して2.3%以内の誤差で新規形状を創出できた．