一种基于样本学习的多孔介质建模方法

    公开(公告)号:CN102799717B

    公开(公告)日:2014-12-31

    申请号:CN201210219238.4

    申请日:2012-06-29

    Applicant: 上海大学

    Inventor: 姚远 程敏

    Abstract: 本发明涉及一种基于样本学习的多孔介质建模方法。本方法的操作步骤如下:(1)设计单元模型:将旋转椭球体作为孔隙形状,单元模型结构表达为6-邻接的正六面体结构;(2)选择单元模型特征:选取模型中的7个长轴的单位方向向量作为结构表达特征量;(3)采集样本,建立样本库:结合手工评估结果采集样本建立样本库;(4)学习设计规则:针对步骤(3)中的样本库,利用随机决策树森林学习结构性能和结构的关联模型,作为结构评估工具;(5)填充空间网格,生成孔隙模型:利用步骤(4)中的评估工具选择结构参数,在三维空间网格中填充椭球生成孔隙模型;(6)生成多孔介质模型:构造实体模型并与步骤(5)中的孔隙模型作布尔差运算获得需要的多孔介质模型。通过建立人工骨支架模型的实验证明:采用本方法实现了对多孔结构孔隙连通性的控制,建立的模型能够满足特定目标,并且内部孔隙具有良好的连通性,有利于模型的实际应用。

    一种基于样本学习的多孔介质建模方法

    公开(公告)号:CN102799717A

    公开(公告)日:2012-11-28

    申请号:CN201210219238.4

    申请日:2012-06-29

    Applicant: 上海大学

    Inventor: 姚远 程敏

    Abstract: 本发明涉及一种基于样本学习的多孔介质建模方法。本方法的操作步骤如下:(1)设计单元模型:将旋转椭球体作为孔隙形状,单元模型结构表达为6-邻接的正六面体结构;(2)选择单元模型特征:选取模型中的7个长轴的单位方向向量作为结构表达特征量;(3)采集样本,建立样本库:结合手工评估结果采集样本建立样本库;(4)学习设计规则:针对步骤(3)中的样本库,利用随机决策树森林学习结构性能和结构的关联模型,作为结构评估工具;(5)填充空间网格,生成孔隙模型:利用步骤(4)中的评估工具选择结构参数,在三维空间网格中填充椭球生成孔隙模型;(6)生成多孔介质模型:构造实体模型并与步骤(5)中的孔隙模型作布尔差运算获得需要的多孔介质模型。通过建立人工骨支架模型的实验证明:采用本方法实现了对多孔结构孔隙连通性的控制,建立的模型能够满足特定目标,并且内部孔隙具有良好的连通性,有利于模型的实际应用。

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