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公开(公告)号：CN114936413A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210421252.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 船体外形优化神经网络建模方法及船体外形优化方法，涉及船舶设计领域。针对传统的BP神经算法建立的代理模型是基于最基本的神经网络结构而建立的，所以普遍存在收敛速度慢，需要迭代很多次才可以收敛的问题，本发明提供的方案为：船体外形优化精神网络建模方法，方法包括：在待优化船体中选择多个代表船体特征的控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，作为样本数据；获取控制点对应的船舶的阻力；构建网络模型，将控制点坐标组委输入层神经元，对应的船舶阻力作为训练数据，抽样抽取部分样本数据进行训练，抽取剩余的部分样本数据进行训练，对全部样本数据进行训练，训练完成。适合在船舶制造过程中对船体外形的优化中应用。
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公开(公告)号：CN114818309A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210422038.2
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于离散点表示的二维标量场插值方法、装置及计算机设备，属于仿真技术领域，解决现有仿真技术中的插值精度和效率不高的问题。本发明的方法包括：获取离散分布的标量场和待插值点的坐标位置；将离散分布的标量场进行三角网格化，将二维平面分成若干个三角形单元；计算出每个所述三角形单元的中心位置,获取全部所述三角形单元的中心点；根据全部所述三角形单元的中心点，获取所述待插值点所在的三角形单元；在所述待插值点所在的三角形单元内部进行线性插值，获取所述待插值点的属性值，本发明适用于计算机数值仿真计算或者逆向工程中的仿真。
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公开(公告)号：CN114757124A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210421249.4
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 一种基于XML的CFD工作流建模方法、装置、计算机及存储介质，涉及科学计算领域。解决了解决了现有科学计算工作流不适用于流体力学的问题。所述建模方法包括：根据解析XML文件获取输入参数文件；根据输入参数文件进行几何建模，获取几何模型文件，所述几何模型文件为几何组件节点模型的输出属性；根据几何模型进行网格剖分，获取网格文件，所述网格文件为网格组件节点模型的输出属性；根据输入参数文件和网格文件进行求解计算，获取求解结果，所述求解结果为求解器组件节点模型的输出属性；根据求解结果获取后处理渲染图像，完成CFD工作流模型的建立；所述后处理渲染图像为后处理组件节点模型的输出属性。适用于流体力学的科学计算工作流领域。
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公开(公告)号：CN119849147A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411913085.2
申请日：2024-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种面向CAE软件的通用应用程序底座设计方法及其系统，涉及CAE软件设计领域。用于解决现有面向CAE软件的通用应用程序底座设计暂无针对多软件的多子系统的软件集成标准体系与技术路线的问题。方法包括如下步骤：将通用应用程序底座划分为纵向运行过程和横向运行过程；纵向运行过程分为注册、初始化、事件循环与内存释放；横向运行过程分为应用程序架构、全局数据、组件管理、信号转接器、程序驱动管理器、UI时间处理、主界面生成、全局数据工厂、组件工厂、软件设定、命令行处理器、信号处理器、事件处理器以及Python注册接口。本发明适用于面向CAE软件的通用应用程序底座设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116167221A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310143145.6
申请日：2023-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/13 , G06F17/18 , G06F113/08 , G06F111/08
Abstract: 基于完全信息熵的自适应步长流线生成方法、计算机设备和存储介质，属于计算机仿真技术领域，解决现有流线生成技术精度过低和效率过低问题。本发明的方法包括：对流线生成过程中的积分方法采用自适应，对于信息熵较高的区域使用计算精度较高的四阶龙格库塔方法进行计算，对于信息熵较低的区域使用计算精度较低但是计算时间较短的欧拉方法进行计算；对流线生成算法的积分步长做了自适应变换，使信息熵较高的区域使用较短的积分步长，信息熵较低的区域使用较长的积分步长；对流线生成过程提出基于种子点数量的并行划分方法，对计算信息熵、重建中间矢量场和计算条件熵提出基于数据块的并行划分方法。本发明适用于仿真技术中的流线生成。
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公开(公告)号：CN114936413B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210421252.6
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 船体外形优化神经网络建模方法及船体外形优化方法，涉及船舶设计领域。针对传统的BP神经算法建立的代理模型是基于最基本的神经网络结构而建立的，所以普遍存在收敛速度慢，需要迭代很多次才可以收敛的问题，本发明提供的方案为：船体外形优化精神网络建模方法，方法包括：在待优化船体中选择多个代表船体特征的控制点；改变控制点的坐标，得到新的控制点，作为样本数据；获取控制点对应的船舶的阻力；构建网络模型，将控制点坐标组委输入层神经元，对应的船舶阻力作为训练数据，抽样抽取部分样本数据进行训练，抽取剩余的部分样本数据进行训练，对全部样本数据进行训练，训练完成。适合在船舶制造过程中对船体外形的优化中应用。
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公开(公告)号：CN115933409B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310016876.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多物理场弱耦合的自适应调整时间步长的方法，属于多物理场耦合技术领域，在整个耦合流程中增加了对求解器下一时间步的求解时间进行了预测，预测过程随着求解器的求解过程分为多个层次，预测方法从线性预测方法随着求解器求解时间的推进不断改变，一直到最后的BP神经网络预测方法。根据预测的求解时间对参与耦合的求解器的时间步长进行自适应变换，最终实现两个求解器的同步运行。
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公开(公告)号：CN115933409A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310016876.4
申请日：2023-01-06
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于多物理场弱耦合的自适应调整时间步长的方法，属于多物理场耦合技术领域，在整个耦合流程中增加了对求解器下一时间步的求解时间进行了预测，预测过程随着求解器的求解过程分为多个层次，预测方法从线性预测方法随着求解器求解时间的推进不断改变，一直到最后的BP神经网络预测方法。根据预测的求解时间对参与耦合的求解器的时间步长进行自适应变换，最终实现两个求解器的同步运行。
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公开(公告)号：CN114818181A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210421255.X
申请日：2022-04-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于齿廓线的直齿圆柱齿轮有限元网格自动生成方法和计算机设备，属于齿轮仿真技术领域，解决现有方法所得到的网格节点精度较低和工作效率低的问题。本发明方法包括：建立直角坐标系；获取半个轮齿的齿廓线；根据所述齿廓线、齿轮内圆半径和轮齿交界线，建立半个轮齿框架；将所述半个轮齿框架分为上部区域、中部区域和下部区域；分别对所述上部区域、所述中部区域和所述下部区域进行网格划分，获取半个轮齿截面的全部节点；根据所述半个轮齿截面的全部节点，获取单个轮齿的全部节点；根据所述单个轮齿的全部节点，获取整个齿轮的全部节点；编写连接关系，获取齿轮网格模型。本发明适用于直齿圆柱齿轮有限元网格模型的自动生成。
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