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公开(公告)号：CN115238393A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210948634.4
申请日：2022-08-09
Applicant: 大连理工大学人工智能大连研究院 , 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂曲面加筋壳网格模型质量评估方法及系统，涉及工程结构优化技术领域，该方法包括：根据复杂曲面加筋壳网格模型确定蒙皮节点集合和待检验点集合；待检验点集合包括所有与蒙皮表面接触的筋条有限元节点；蒙皮节点集合包括所有位于蒙皮表面上的蒙皮有限元节点；计算待检验点分别与每个蒙皮有限元节点之间的距离，进而构建相应的蒙皮平面；根据待检验点所在的筋条四边形单元中剩余的三个筋条有限元节点构建相应的筋条平面；根据蒙皮平面法向量和筋条平面法向量，确定每个待检验点与蒙皮表面的偏转角；偏转角用于表示复杂曲面加筋壳网格模型的精准度。本发明解决了复杂曲面加筋壳网格模型的建模精度难以评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN113240117B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110607199.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种变保真度迁移学习模型建立方法，属于工程设计与优化领域。本发明针对具体的工程问题，首先建立合适的高保真度模型和低保真度模型并进行高、低保真度样本点抽样；然后，以低保真度样本点为训练集，训练深度神经网络得到预训练模型；进而，替换深度神经网络的最后若干层，得到变保真度迁移学习模型。本发明的变保真度迁移学习模型能够同时融合高、低保真度信息，在较少的计算资源下可以得到高精度的预测模型，能够降低工程优化分析中的计算耗时，可以节省大量的时间成本。
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公开(公告)号：CN113240117A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110607199.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种变保真度迁移学习模型建立方法，属于工程设计与优化领域。本发明针对具体的工程问题，首先建立合适的高保真度模型和低保真度模型并进行高、低保真度样本点抽样；然后，以低保真度样本点为训练集，训练深度神经网络得到预训练模型；进而，替换深度神经网络的最后若干层，得到变保真度迁移学习模型。本发明的变保真度迁移学习模型能够同时融合高、低保真度信息，在较少的计算资源下可以得到高精度的预测模型，能够降低工程优化分析中的计算耗时，可以节省大量的时间成本。
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