長方形側分支ヘルムホルツ共振器における音響低減周波数のデータ効率的予測のための解析的事前フレームワーク

データ効率の良い音響共鳴周波数予測のため、低コストな解析モデルを活用するフレームワークを提案。高忠実度シミュレーションデータが限られている状況下でも、解析モデルの知見を組み込むことで予測精度を向上させる。

• 長方形側分支ヘルムホルツ共振器の音響低減周波数を、データ効率的に予測する解析的事前学習フレームワークを開発。
• 低コストな解析モデルと有限要素法シミュレーションデータを組み合わせ、シミュレーションデータが少ない場合でも精度を向上。
• 解析モデルをそのまま利用する経路と、解析モデルを学習済みの事前知識として利用する経路の2つを提案。
• 提案手法は、直接学習や既存手法と比較して、少ないシミュレーションデータで大幅な誤差削減を達成。