【标题】Generative Thermal Design Through Boundary Representation and Multi-Agent Cooperative Environment

【作者团队】Hadi Keramati, Feridun Hamdullahpur

【发表日期】2022.8.16

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2208.07952.pdf

【推荐理由】生成性设计作为一种可行的设计空间探索方法，在整个设计社区中不断发展。由于附加的对流扩散方程及其相关的边界相互作用，热设计比机械或空气动力学设计更复杂。本文提出了一种生成性热设计，它使用多智能体协作深度强化学习和流体和固体领域的连续几何表示。提出的框架包括一个预先训练的神经网络替代模型，作为预测生成几何图形的传热和压降的环境。设计空间通过复合贝塞尔曲线进行参数化，以解决多鳍形状优化问题。研究表明，该多智能体框架可以使用多目标奖励学习设计策略的策略，而不需要形状推导或可微目标函数。

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