This paper addresses the problem of evaluating the quality of finite element meshes for the purpose of structural mechanic simulations. It proposes the application of a machine learning model trained on data collected from expert evaluations. The task is characterised as a classification problem, where quality of each individual element in a mesh is determined by its own properties and adjacency structures. A domain-specific, yet simple representation is proposed such that off-the-shelf machine learning methods can be applied. Experimental data from industry practice demonstrates promising results.


翻译:本文件讨论了为结构机械模拟目的评价有限元素夹层质量的问题,建议采用根据专家评价所收集的数据培训的机器学习模型,其特点是分类问题,网格中每个元素的质量由其本身的特性和相邻结构决定,提出具体领域但简单的表述方式,以便采用现成的机器学习方法,来自行业实践的实验数据显示了有希望的结果。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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