一种空间网格生成方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116681864A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310974750.8

    申请日:2023-08-04

    Abstract: 本申请公开了一种空间网格生成方法、装置、设备及介质,涉及流体力学领域,该方法包括:获取至少两组带有剪刀缝区域的数模数据;其中每组数模数据中均包含两个由网格线构造而成的三维空间三角形,且两个三维空间三角形所在的平面平行;将每一三维空间三角形构建为三维空间四边形,并利用预设拓扑构建方法构建三维空间四边形的内部拓扑;将全部数模数据对应的每一三维空间四边形进行连接,并对连接后生成的每一封闭四边形进行网格面装配,然后将网格面装配后的三维图形进行网格块装配,以生成针对数模数据的空间网格。本发明可节约大量生成拓扑时间,实现了空间网格的快速生成,提升了CFD的计算精度。

    基于分布密度控制函数的流体网格边界离散控制方法

    公开(公告)号:CN115796064A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202210941816.9

    申请日:2022-08-08

    Abstract: 本申请公开了一种基于分布密度控制函数的流体网格边界离散控制方法,本申请的技术点对应了当前的网格生成密度控制技术,提供了一种基于分布密度控制函数的边界离散控制方法。能够有效提升网格分布密度的控制性,解决在传统的边界离散控制方法中控制性不足,以及对于非几何特征区域难以进行密度控制的难题。除了在提升控制性方面,该方法还可用于提升网格质量,为进一步提高网格密度的自动性以及多样性上提供了可能。本申请中的方法适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的数据处理系统或方法。

    一种弓形激波外场网格的生成方法

    公开(公告)号:CN115270378B

    公开(公告)日:2022-12-30

    申请号:CN202211189574.9

    申请日:2022-09-28

    Abstract: 本申请公开了一种弓形激波外场网格的生成方法,在生成弓形激波的外场网格的过程中,在获取到模型网格文件的基础上,对模型网格文件表示出的目标模型是全模还是半模进行区分,无论目标模型的模态是全模还是半模,均能够高效地生成外场网格。进一步地,本申请中的弓形激波外场网格的生成方法从参考线、截面两个方面着手构建弓形激波的外场网格,有利于保障得到的外场网格的网格准确度和网格精度。并且,生成外场网格的过程无需过多的人工干预,有利于降低生成外场网格的门槛、降低人工成本。

    飞行器仿真方法、装置、终端设备和存储介质

    公开(公告)号:CN114996858A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210823106.6

    申请日:2022-07-14

    Abstract: 本发明涉及一种飞行器仿真方法、装置、终端设备和存储介质,通过获取目标气动参数、目标结构参数和目标时间段;将目标气动参数和目标结构参数输入到飞行器模型,生成初始笛卡尔网格;根据空间网格和目标气动参数进行CFD计算,得到当前时刻的流动状态信息;根据结构动力学方程和目标结构参数,确定结构应力信息和位移信息;在目标时间段内,根据流动状态信息、结构应力和位移信息对初始笛卡尔网格进行更新,本发明实施例借助自适应笛卡尔网格技术实现气动和结构两者网格的一体化生成,并在统一的网格下开展计算。本发明实施例使用的笛卡尔网格的能够自动生成,并且无需在不同的计算软件之间人工传递数据,自动化程度更高。

    一种基于神经网络的结构网格生成方法及装置

    公开(公告)号:CN114462320B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210363015.9

    申请日:2022-04-08

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于神经网络的结构网格生成方法及装置,方法包括:获取目标物的模型;通过绘制模型的物面网格线,将模型划分为多个封闭区域;随机生成封闭区域的第一参数域的值;根据第一参数域的值对神经网络进行训练,得到训练完成的神经网络模型;根据用户设置的点数值,计算封闭区域的第二参数域的值;将第二参数域的值输入至训练完成的神经网络模型中,得到神经网络模型输出的第二物理域网格点坐标值;根据第二物理域网格点坐标值,生成目标物的模型的表面网格,表面网格为结构网格。可见,本方案中,基于神经网络自动生成目标物的模型的表面网格,人为干预较少,提高了网格生成的自动化程度。

    一种基于图论与组合优化的大规模有向图平衡划分方法

    公开(公告)号:CN113296954A

    公开(公告)日:2021-08-24

    申请号:CN202110642998.5

    申请日:2021-06-09

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于图论与组合优化的大规模有向图平衡划分方法。包括步骤:步骤1:将给定的网格转化为有向图;步骤2:迭代收缩,对待剖分有向图进行反复压缩,得到一个有向图序列;步骤3:对有向图序列中的最后一个图划分得到分块,再使该分块达到局部最优;步骤4:将得到的分块反向映射,获得待剖分有向图的分块;步骤5:递归划分,将规定的分块数分解为若干个整数的乘积,利用步骤2‑4将待剖分有向图划分为指定数目分块,分解待剖分有向图为小图,然后反复划分待剖分图,直到获得规定的分块数;步骤6:将有向图的分块还原为网格的分块。本发明的网格划分方法稳定性良好,不平衡率更优,可处理一些METIS不能处理的大规模网格图。

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