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一种利用BP神经网络进行网格剖分的方法

摘要

本发明公开了一种利用BP神经网络进行网格剖分的方法,包括以下步骤:步骤S1、根据计算域的边界确定最外层节点坐标,基于最外层节点坐标建立扇区模型,再在所述扇区模型中唯一确定出每个扇区的节点坐标作为神经网络的输入参数;步骤S2、确定神经网络的输出参数,并基于所述输入参数和输出参数生成4层结构模型,再联合4层结构模型生成包含4层网格的网格拓扑。本发明通过给定模型最外层节点坐标,由扇区模型确定神经网络的输入参数,由网格质量确定神经网络反向传播的误差函数,训练神经网络模型即可得到数值计算所需的网格模型,在神经网络模型训练完成,只要给出最外层节点坐标,在较短的时间内即可完成数值模型的建立。

著录项

  • 公开/公告号CN114332295A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院力学研究所;

    申请/专利号CN202111655892.5

  • 申请日2021-12-30

  • 分类号G06T11/20(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11390 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人焦海峰

  • 地址 100190 北京市海淀区北四环西路15号

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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