公开(公告)号：CN112257202B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202011145501.0

申请日：2020-10-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 肖周芳 ,  蔡翔 ,  徐岗

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06T17/20 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了多内孔零件的基于神经网络的二维结构网格自动分解方法。现有分块结构化网格生成中人工环节的引入将大大降低网格生成效率。本发明首先制作用于神经网络学习二维区域分解的样本集，通过样本集中各网格点的位置信息以及各标架的标架向量标注信息训练神经网络模型；然后对待划分结构网格的多内孔零件的预测样本数据进行神经网络预测，利用神经网络预测的标架向量标注信息对预测样本数据进行处理，得到最终的区域分解数据；最后利用映射法生成待划分结构网格的多内孔零件的四边形网格。本发明能实现针对新模型的快速自动区域分解，对多内孔零件的快速、准确仿真分析具有重要意义。

公开(公告)号：CN112257202A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011145501.0

申请日：2020-10-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 肖周芳 ,  蔡翔 ,  徐岗

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T17/20

Abstract: 本发明公开了多内孔零件的基于神经网络的二维结构网格自动分解方法。现有分块结构化网格生成中人工环节的引入将大大降低网格生成效率。本发明首先制作用于神经网络学习二维区域分解的样本集，通过样本集中各网格点的位置信息以及各标架的标架向量标注信息训练神经网络模型；然后对待划分结构网格的多内孔零件的预测样本数据进行神经网络预测，利用神经网络预测的标架向量标注信息对预测样本数据进行处理，得到最终的区域分解数据；最后利用映射法生成待划分结构网格的多内孔零件的四边形网格。本发明能实现针对新模型的快速自动区域分解，对多内孔零件的快速、准确仿真分析具有重要意义。