Design to Acoustics mittels Deep Learning

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr.-Ing. Sabine C. Langer; Dr. Timo Lüddecke
• Fachliche Zuordnung: Akustik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 501927736

Aufgrund der negativen Auswirkungen hoher Lärmpegel auf die Umwelt (Gesundheit, Unbehagen) werden große Anstrengungen unternommen, um den Schalldruckpegel beim Produkt- und Fahrzeugdesign zu reduzieren. Wir planen, den von mechanischen Strukturen ausgehenden Lärm durch Deep-Learning-gestützte Designoptimierung zu reduzieren. Wir werden mechanischen Strukturen und Modelle mit Blick auf eine potenzielle Anwendbarkeit in der realen Welt betrachten. Wir stützen unseren Ansatz auf die erfolgreiche Methode der ersten Projektphase, bei der ein Surrogatmodell ein generatives Modell steuert. Während wir in der ersten Projektphase gitterbasierte Methoden angewandt haben, die in erster Linie für 2D-Design-Domänen geeignet sind, werden wir in dieser Projektphase Methoden entwickeln, die auf komplexen 3D-Geometrien operieren, Fluid-Struktur Interaktion abbilden sowie die Kombination mit Modellen für andere mechanische Eigenschaften ermöglichen (Multiphysik). Darüber hinaus werden wir auch die Fertigbarkeit der generierten Designs berücksichtigen. Wir beginnen mit einer Problemdefinition aus technischer Sicht, inspiriert von einer realen Anwendung, die die typische Komplexität vibroakustischer Systeme repräsentiert. Gleichzeitig werden wir Techniken des maschinellen Lernens für die Verarbeitung von 3D-Daten mechanischer Strukturen untersuchen. Im weiteren Verlauf des Projekts werden wir Methoden entwickeln, die den Entwurf in der Praxis erleichtern, einschließlich der Entwurfsoptimierung, des aktiven Lernens und der Verbesserung der Sample-Effizienz. Um die akustischen Eigenschaften eines Produkts bereits in der frühen Entwurfsphase berücksichtigen zu können, sind die Entwicklungsingenieurinnen und -ingenieure auf eine schnelle Rückmeldung über die akustischen Eigenschaften des Systems angewiesen. Unser Design-Assistent wird weiterentwickelt, um diesen Bedarf zu decken: Er soll ermöglichen, den Entwurf zu ändern und sofort eine Reaktion auf akustische Zielgrößen zu erhalten. Bei der Konstruktion ist die Akustik oft nicht der einzige Aspekt, der berücksichtigt werden muss. Daher werden wir auch Techniken untersuchen, wie mehrere Surrogatmodelle aus verschiedenen Modalitäten kombiniert werden können, nach Möglichkeit unter Einbeziehung anderer SPP-Projekte. Auf diese Weise können Konstrukteure verschiedene Entwürfe interaktiv testen und mit Kundschaft oder Expertinnen und Experten aus anderen Fachbereichen diskutieren.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2353: Mehr Intelligenz wagen – Entwurfsassistenten in Mechanik und Dynamik