基于算子学习的大规模网格智能生成方法及相关设备

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基于算子学习的大规模网格智能生成方法及相关设备
申请号:CN202510656526
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120493336A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供的基于算子学习的大规模网格智能生成方法及相关设备,应用于网格生成技术领域。本发明应用于双分支共享主干网络架构,双分支共享主干网络架构由共享主干网络、第一分支网络和第二分支网络组成。本发明通过共享主干网络提取计算域坐标的全局特征,同时采用双分支网络分别学习边界坐标的横向与纵向分布特性,利用多变量映射的算子学习实现多维度特征耦合,最终通过坐标映射生成物理域网格,在保证边界特征精准捕捉的前提下,通过共享特征复用与多变量解耦处理,实现了高效、高质量的网格生成,并且能够泛化到不同的几何形状,从而达成复杂几何适应性、多变量耦合能力与计算效率三者的协同优化。
技术关键词
智能生成方法 坐标 降维特征 联合损失函数 网络架构 物理 学习算法 网格生成技术 双分支网络 处理器 边界特征 电子设备 变量 存储器 生成装置 可读存储介质 程序