[发明专利]基于深度强化学习的有限元网格优化方法、设备和介质有效
| 申请号： | 202110462927.7 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113221403B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 商庆亮;孙宇 | 申请（专利权）人： | 中汽数据（天津）有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300385 天津市西青区中*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及网格划分领域，具体而言，涉及一种基于深度强化学习的有限元网格优化方法、设备和介质，方法包括：获取几何模型的初始有限元网格数据；根据所述初始有限元网格数据，生成所述几何模型的三维模型；采用检测网络对所述三维模型进行特征识别和分类，得到所述三维模型的局部特征和所述局部特征的分类结果；将不合理的局部特征输入至优化网络，以使调整后有限元网格数据的网格质量达到设定要求；捕捉用户对调整后有限元网格数据的再调整策略，将所述再调整策略作为正向激励对所述优化网络进行强化学习，以更新所述优化网络；并采用更新后的优化网络继续优化所述调整后有限元网格数据，本实施例可以提高网格划分的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 有限元 网格 优化 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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