NL2Hull：自然语言驱动的受约束船型设计决策

摘要

船型设计结合了平滑的几何表示、局部形状编辑以及对最终船体的约束。我们提出了自然语言到船体框架（NL2Hull 框架），它将船型编辑制定为类型化的离散决策问题，并将语言决策与数值几何联系起来。其约束自由变形引擎（CFFD 引擎）使用非均匀有理 B 样条曲线 (NURBS) 表示船体水线，将自由变形 (FFD) 应用于其控制点，重建船体并检查几何约束。我们构建了具有 134,558 个清理记录的船舶设计决策数据集（SDD 数据集），并在其子集船舶设计决策基准 (SDDBench) 上评估了比较模型，其中包含 5,000 条记录和 43,496 个键入的问题。我们提出了 Chip，一种用于处理自然语言请求的受限船舶设计决策模型。 Chip 的问题准确率达到 95.90\%，FFD 精确匹配达到 99.32\%，负对数似然为 0.0951，预期校准误差为 0.0032，Brier 得分为 0.0551。 NL2Hull 框架提供了一个可重复的界面，用于评估基于语言的船形决策，同时识别需要进一步开发的几何结构和连续控制组件。我们的代码和数据集可在 https://github.com/wenhuahuo/NL2Hull。获取

NL2Hull：自然语言驱动的受约束船型设计决策：论文原图 — 图 1：NL2Hull 框架及其船型编辑工作流程概述。 (a) 自然语言请求由 Chip 转换为有序动作，并由 CFFD 引擎应用于 KCS 基准外壳。 (b) SDD 数据集和 SDDBench 构建。 (c) 在 Chip 中输入决策问题和候选概率。 (d) NURBS 表示、控制点变形、船体重建和几何检查。