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基于卷积神经网络的多孔结构设计

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为在模型内部生成模式可控的多孔结构,提出一种将二维孔隙模式转换到三维结构的设计方法.首先将孔隙设计模式分为孔隙分布和孔隙形状2类特征,然后使用卷积神经网络从训练集中提取孔隙分布特征,最后使用一个模式转换流程将孔隙分布转化到三维网格模型中.实验结果证明,该方法能够为多孔结构设计提供一个有效的机制.

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来源
《2017中国计算机辅助设计与图形学大会（2017 China CADCG）》|2017年|1-10|共10页
会议地点天津
作者
Shen Junsheng; 沈隽晟; Yao Yuan; 姚远;
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作者单位

中国计算机学会;

中国自动化学会;

中国图学学会;

中国图像图形学会;

中国系统仿真学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
多孔结构; 三维重建; 孔隙分布; 孔隙形状; 模式转换; 卷积神经网络;
入库时间 2022-08-17 11:15:20

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