公开(公告)号：CN117034749A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310940280.3

申请日：2023-07-28

Applicant: 南通大学

Inventor： 朱恒 ,  高瞻 ,  徐雷 ,  张琪 ,  朱琳

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F113/12 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种融合神经网络的分层布料仿真方法，属于布料仿真与机器学习技术领域。解决了传统布料仿真运算量大、消耗高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、布料模拟的分层方法；S2、弹簧质点模型与隐式积分算法；S3、基于物理的深度神经网络仿真；S4、运行时模拟过程。本发明的有益效果为：本发明使用传统的基于物理的模拟来计算分层模型的最粗略级别的模拟，并且通过使用DNN模型的推断来生成更详细的级别，通过各种条件下的实验证明，该方法生成了可靠和快速的布料模拟结果。