一种L型拓扑空间网格生成方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119939788A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510436270.5

    申请日:2025-04-09

    Abstract: 本申请公开了一种L型拓扑空间网格生成方法、装置、设备及介质,涉及飞行器设计技术领域,在飞行器的机翼和机身结合处构造L型表面拓扑;在L型表面拓扑的基础上筛选出环线网格线,并将环线网格线作为L型拓扑环,识别与L型拓扑环相关联的网格面和网格线,遍历网格面和网格线,以生成初始L型拓扑网格面,对初始L型拓扑网格面进行优化,以得到L型拓扑网格面;建立相邻的L型拓扑网格面之间的关联关系,利用超限插值法并基于相邻的L型拓扑网格面之间的关联关系生成L型拓扑空间网格,能够减少网格扭曲,提升空间网格生成的质量和效率,避免出现网格错乱或缝隙的现象,保持整体计算的高效性和稳定性,降低操作复杂性。

    三流形六面体网格生成方法及装置

    公开(公告)号:CN118015223B

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410421282.6

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本申请提供三流形六面体网格生成方法及装置,三流形六面体网格生成方法包括:创建目标物模型的三流形四面体网格;基于三流形四面体网格得到球体四面体网格;依次计算三流形四面体网格中各个网格点相邻四面体的平均体积,并依次计算球体四面体网格中各个网格点相邻四面体的平均体积;根据三流形四面体网格与球体四面体网格中各个网格点相邻四面体的平均体积,计算体积压缩比,并根据体积压缩比划分球体四面体网格,根据划分结果得到六面体网格,并将六面体网格逆映射至三流形,得到目标三流形六面体网格,实现无需过多复杂计算,不考虑方向变化,自动划分适应于任意复杂外型的三流形结构网格,有利于缩短网格生成周期,提高研制效率。

    基于神经网络的曲面参数化方法及装置

    公开(公告)号:CN116778027B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311055288.8

    申请日:2023-08-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的曲面参数化方法及装置,属于曲面参数化技术领域,该方法包括:给定网格曲面S、网格曲面S上各个网格顶点的目标曲率;计算网格曲面S中各条网格边的权重、各个网格顶点对应的曲率;构建并训练神经网络,获取参数最优化的神经网络;获取网格曲面S上各个网格顶点的共形因子变化量;获取网格曲面S对应的二维网格的目标度量,将目标度量映射到二维参数域上。本申请提供的方法及装置通过参数最优化的神经网络获取网格曲面上各个网格顶点的共形因子变化量,从而获取网格曲面对应的二维网格的目标度量,并将目标度量映射到二维参数域上,避免了网格规模增大复杂程度的增加会影响计算误差以及计算时间成本的问题。

    一种曲面三角形网格生成方法

    公开(公告)号:CN116778112A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202311063045.9

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种曲面三角形网格生成方法,涉及网格生成、计算流体力学技术领域。包括:利用脏数模处理方法,对输入的数模进行预处理,得到适用于网格生成要求的干净数模;采用Delaunay和Advancing‑Front相结合的混合算法,对干净数模的每一片曲面进行自适应离散,得到每一片曲面三角形初始网格,进行自适应优化,得到优化后的曲面三角形网格;根据数模拓扑关系,融合数模包含的所有优化后的曲面三角形网格,得到整个数模对应的曲面三角形网格;计算融合后曲面三角形网格的尺寸场,并采用拉普拉斯函数进行光滑,根据光滑后的尺寸场对曲面三角形网格进行过渡优化。解决了复杂数模高质量曲面三角形曲面网格快速生成问题。

    一种基于改进牛顿迭代的高效最近点投影方法

    公开(公告)号:CN113343328B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202110634535.4

    申请日:2021-06-08

    Abstract: 本发明具体涉及一种基于改进牛顿迭代的高效最近点投影方法。包括,步骤1:对原始CAD数模曲面应用超限插值法,得到三维空间点,连接得到三维网格;步骤2:原始CAD数模曲面进行离散并对其参数进行归一化处理,建立搜索树;步骤3:利用搜索树搜索距离待投影点最近的离散点,以待投影点与最近离散点距离为半径获得剪裁球,获得筛选面及对应面上搜索到的离散点;步骤4:以筛选后的每个面最近点作为初始迭代值,循环交替迭代后取最近距离点为最终的投影点。步骤5:将得到的投影点替换三维空间点,得到贴紧数模表面的网格。本发明的网格质量好,能更精准的逼近数模表面,在真实几何模型的计算效率更高,具有更好的鲁棒性,能处理不连续曲面。

    一种基于深度学习的网格面质量检测方法

    公开(公告)号:CN112307673A

    公开(公告)日:2021-02-02

    申请号:CN202011205869.1

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的网格面质量检测方法,包括:S1.构建网格面数据集,并将建立的网格面数据集分为训练数据集和测试数据集;S2.标记训练数据,并标记网格面的质量好坏;S3.构建网格面质量检测网络并进行检测,得到训练好的网格面质量检测网络E’;S4.判别网格面质量,输出对网格面的质量判别;本方法在网格面质量检测的过程中,引入深度学习算法,能够自动高效和精准的进行多层次特征提取,有效克服了以往依赖复杂人工操作判断网格质量的缺点,且检测过程中能够根据给出的网格面离散坐标值预测出网格质量的好与坏,不依赖复杂的人工操作进行判断,经实验证明可达到97%的预测精度,具有自动化程度、检测精度高的特点。

    一种表面结构网格生成方法和装置

    公开(公告)号:CN117893712A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410304639.2

    申请日:2024-03-18

    Abstract: 本发明属于计算机图形处理技术领域。本发明公开了一种表面结构网格生成方法和装置,该方法包括:对导入的待处理三维模型进行曲面三角化,生成初始曲面三角化网格;初始化曲面度量参数,将初始曲面三角化网格共形映射到二维参数域;对变换后网格进行区域划分,计算单位面积压缩比,并绘制与变换后网格相对应的云图以提取变换后网格的分区边界线;将分区边界线离散,并自动生成与变换后网格相对应的结构化网格;将所生成的结构化网格逆映射到三维曲面上,得到与所述待处理三维模型相对应的表面结构网格。本发明可自动生成表面结构网格,大幅缩短了表面网格生成时间,提升了网格生成的自动化程度,降低了结构网格的生成难度。

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