机械系统配置设计的深度生成模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对工程设计中机械系统配置的复杂问题，提出了一种深度生成模型以预测适合特定设计问题的最佳部件及其接口组合。通过GearFormer模型的应用，显著提升了满足设计要求的能力，并加快了解决方案的生成速度，显示了深度学习结合传统搜索方法的潜力。
该论文介绍了一种新型框架LInK，结合了性能和设计空间的对比学习与工程设计中的复杂反问题的优化技术。通过多模态和变换不变性对比学习框架的应用，LInK学习到了一种捕捉机构复杂物理学和设计表征的联合表示。实验结果表明，LInK在现有基准测试上的误差减少了28倍，计算时间减少了20倍。此外，该论文还提出了一个更具挑战性的基准测试LINK-ABC，通过研究结果表明，LInK不仅推动了机构设计领域的发展，而且拓宽了对比学习和优化在其他工程领域的适用性。
