NITO: 基于神经网络的无分辨率拓扑优化的隐式场
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。拓扑优化是工程设计中的重要任务，我们引入了深度学习的新方法 —— 神经隐式拓扑优化（NITO），该框架可以加速拓扑优化问题。NITO 具有分辨率自由和领域不可知的解决方案，在十分之一的时间内比最新的扩散模型具有最多七倍的结构效率，并且引入了一种新的边界点无序多层感知器（BPOM）方法来表示边界条件，这种通用性使得单个 NITO 模型能够训练和生成无数领域的解决方案。NITO...
神经隐式拓扑优化（NITO）是一种高效且通用的深度学习方法，可加速拓扑优化问题，生成多领域解决方案。NITO在特定任务中表现优异，体积小，有潜力在工程设计中实现高分辨率训练。
