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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
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15
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。
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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
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
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。
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公开(公告)号：CN117077294A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311315426.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种基于参数化的结构网格生成方法、装置、设备及介质，涉及流体力学领域，包括：根据获取的翼型边界离散信息、风洞边界离线信息、网格生成参数拟合出翼型几何外形和风洞洞壁几何外形，提取翼型几何外形与风洞洞壁几何外形的公共几何外形边界线；将公共几何外形边界线的分割点进行连接得到的拓扑分区进行网格面装配，得到翼梢端的表面网格和翼根端的表面网格，利用翼梢端的表面网格和翼根端的表面网格得到目标表面网格；调整目标表面网格的法向，根据网格生成参数，生成边界层网格，基于边界层网格对目标区域进行网格块装配，生成空间网格；设置空间网格的边界条件，输出结构网格。提高结构网格生成效率，降低生成结构网格所需时间。
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公开(公告)号：CN116882326A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311152689.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/28 , G06F30/10 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种非结构表面各向异性网格生成方法和网格生成装置，该方法包括步骤S101：获取待处理网格面上用户指定的特征线及其相关参数；步骤S102：判断所述特征线的数量；步骤S103：所述特征线的数量为一条时，确定使用构造法生成各向异性网格；步骤S104：所述特征线的数量为两条时，确定使用模板法生成各向异性网格；步骤S105：所述特征线的数量大于或等于三条时，确定不执行网格生成操作，重新执行步骤S101。本发明能够有效确定用于生成各向异性网格的指定区域，并能够在所确定的指定区域生成质量更好的各向异性网格，使特别是例如夹角区域等的复杂特征区域的各向异性网格的质量更好。
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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
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115470511A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211420982.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F21/60 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种适用于多部件模型的笛卡尔网格生成方法及装置，通过获取模型文件；根据模型文件，生成与模型文件对应的表面网格；其中，表面网格包括多个表面网格单元，且多个表面网格单元按照部件顺序进行编号；根据预先设定的加密次数和预设计算域，生成空间笛卡尔网格；对空间笛卡尔网格进行加密计算，直到达到预先设定的加密次数，且空间笛卡尔网格的尺寸满足预设条件的情况下，得到目标网格，本发明实施例通过将模型文件的几何特征充分考虑，可准确识别狭缝特征，并按照CFD网格分辨率需要进行局部加密，可避免狭缝局部网格分辨率不足或全局加密网格量过大的情况，从而提高笛卡尔网格方法对多部件复杂构型的适用性。
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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
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
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。
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公开(公告)号：CN115048825A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210978182.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F111/04
Abstract: 本申请公开了一种薄壳体曲面仿真方法、装置、设备及介质，涉及仿真技术领域，包括：基于曲面三角形网格中所有三角形的边长确定顶角并确定每个顶点的曲率；基于系统方程和曲率确定每个顶点满足第一条件下的共形因子，然后基于共形因子确定的当前边长确定当前顶角以得到顶点新曲率；当新曲率满足第二条件时，根据当前边长和顶角将目标三角形映射至二维平面，重新确定目标三角形至每个三角形均映射至二维平面；在映射后二维平面上生成块自适应笛卡尔网格，并逆映射为三维曲面上的块自适应笛卡尔网格，最后在薄壳体曲面上对物理场进行仿真。本申请中的块自适应笛卡尔网格满足高阶格式的构造需求以克服传统网格在薄壳体数值仿真方面的不足。
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公开(公告)号：CN114820991A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210754383.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种非结构附面层网格交叉处理方法及装置，该方法包括：对待处理表面网格进行分片处理，得到多个网格片；针对每个网格片，通过构建该网格片的支撑线和轮廓线，生成该网格片的附面层顶层网格；识别存在交叉的附面层顶层网格；将存在交叉的附面层顶层网格进行回退处理。可见，本方案中，将存在交叉的附面层顶层网格进行回退处理，解决了非结构附面层网格交叉问题。
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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
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
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。
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