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公开(公告)号：CN114818181B
公开(公告)日：2023-08-25
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117131707B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311391529.6
申请日：2023-10-25
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了基于特征提取的多物理场异型网格映射方法，属于物理场耦合领域，通过提取网格交界面上物理量的特征并计算每个物理量允许的最大误差，定位到G1中物理量变化大于设定阈值的网格，来判断使用线性插值映射算法还是最近邻映射算法。本发明解决了多物理场弱耦合方法中使用异型网格无法精确映射和网格划分复杂的问题，且在画网格时不用手动将交界面根据梯度进行区域划分，在提高了网格映射数据的精度的前提下还提高了计算的效率。
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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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公开(公告)号：CN117131707A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311391529.6
申请日：2023-10-25
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了基于特征提取的多物理场异型网格映射方法，属于物理场耦合领域，通过提取网格交界面上物理量的特征并计算每个物理量允许的最大误差，定位到G1中物理量变化大于设定阈值的网格，来判断使用线性插值映射算法还是最近邻映射算法。本发明解决了多物理场弱耦合方法中使用异型网格无法精确映射和网格划分复杂的问题，且在画网格时不用手动将交界面根据梯度进行区域划分，在提高了网格映射数据的精度的前提下还提高了计算的效率。
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公开(公告)号：CN115859485B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310165021.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明提供了一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法，属于科学计算可视化领域。通过以下技术方案实现:样本数据集采集与构建;构建BP神经网络，从纵中剖面轮廓线的所有点或一条区域边界线上的所有点，预测下一层边界线上所有点:将构建的测试集数据分别输入到BP神经网络训练，构建第一区域边界线网络模型、第二区域边界线网络模型、第三区域边界线网络模型和第四区域边界线网络模型;将测试集数据分别输入到训练好的边界线网络模型中得到对应的边界线。通过构建流线种子点分布区域边界线筛选模型，划分流线种子点分布区域，可以在选取较少种子点，生成较少流线的前提下，也能比较准确地通过流线反映流场特征。
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公开(公告)号：CN115859485A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310165021.8
申请日：2023-02-27
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
Abstract: 本发明提供了一种基于船舶外形特征的流线种子点选取方法，属于科学计算可视化领域。通过以下技术方案实现:样本数据集采集与构建;构建BP神经网络，从纵中剖面轮廓线的所有点或一条区域边界线上的所有点，预测下一层边界线上所有点:将构建的测试集数据分别输入到BP神经网络训练，构建第一区域边界线网络模型、第二区域边界线网络模型、第三区域边界线网络模型和第四区域边界线网络模型;将测试集数据分别输入到训练好的边界线网络模型中得到对应的边界线。通过构建流线种子点分布区域边界线筛选模型，划分流线种子点分布区域，可以在选取较少种子点，生成较少流线的前提下，也能比较准确地通过流线反映流场特征。
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