Nom et Prénom :	PIERRES Matthieu

Sujet : Génération Automatique de Topologie de Maillage

Compte Rendu d'activité

Sujet : La génération d'une topologie de maillage consiste en un découpage de l'espace autour d'une forme tridimensionnelle. Cette opération est à l'heure actuelle un travail manuel et coûteux en temps (de 1 semaine à 3 mois pour un maillage d'avion au sein d'Airbus). Afin d'automatiser cette tâche, l'approche envisagée consiste à développer un algorithme capable d'apprendre à distinguer les topologies déjà réalisées au sein de l' entreprise (Airbus), contre d'autres topologies bruitées et plus ou moins aléatoire. Cette distinction permettra par la suite de générer des topologies et de les optimiser afin qu'elles soient le plus proche possible d'une topologie jugée comme 'réaliste' par le système d'apprentissage.

But : Le but que l'on souhaite atteindre est de créer un système capable de générer des topologies convenables selon des critères implicites, que les experts (les mailleurs) ne parviennent à expliquer que partiellement. Soit donc un certains nombres de paramètres numériques ainsi que des paramètres estimés comme subjectifs à l'heure actuelle

Approches : Plutôt que d'apprendre à évaluer directement des topologies, nous cherchons à évaluer des composantes unitaires de celles-ci, à savoir des blocs (volumes de 4 à 6 faces). Ainsi, la distinction est facilité, et l'évaluation finale de la topologie est donnée par l'agrégation des évaluations de tous les blocs présents.
Les blocs sont représentés par des attributs mais aussi par des relations de voisinages avec les blocs environnant ainsi que la paroi de la forme 3D. Nous avons choisi de propositionnaliser ces informations, et donc d'ajouter parmi les attributs d'un bloc, des informations sur la structure de ses voisins.
La méthode utilisée pour évaluer un bloc individuellement est basée sur les méthodes à noyaux (SVM) qui montrent de très bons résultats en apprentissage à l'heure actuelle. N'ayant que des exemples considérés comme corrects (que des topologies validées comme correcte par l'entreprise et aucun contre exemple) nous nous retrouvons dans le paradigme, dit 'positive-only'. Afin de contourner cette difficulté nous générons des blocs non-corrects à l'aide de modifications sur les blocs initiaux. Plusieurs types de bruitages ont déjà été étudiés permettant rendre la tâche d'apprentissage de plus en plus difficile afin de mieux estimer la distribution réelle des blocs 'corrects'.

Une approche dîte 'ensemble-learning' est aussi étudiée, et permet d'effectuer des apprentissages simples ou ne figurent que des exemples corrects opposés à un seul exemple bruité. En effectuant une série d'apprentissages successifs et en rassemblant l' ensemble des décisions générées par les apprentis simples on en déduit une classification finale entre les blocs corrects et les blocs 'bruités'.

Cette approche permet non seulement de faciliter l'apprentissage en 'positive-only', mais réduit aussi énormément les temps de calculs.

Résultats : Précédemment, nous avons eu de bons résultats avec des blocs générés sans tenir compte des voisinages réels mais uniquement des valeurs associées. La phase actuelle de travail, s'articule autour de la génération de topologies complètes 'non-correctes' afin d'améliorer le système d'apprentissage, puis par la suite de commencer à la phase de génération/optimisation de bases réalistes et validables par l'entreprise.

2005-12-07T15:05:35