基于特征提取与自适应网格优化的数字样机轻量化系统

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
基于特征提取与自适应网格优化的数字样机轻量化系统
申请号:CN202511383829
申请日期:2025-09-26
公开号:CN120874627B
公开日期:2025-12-23
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于特征提取与自适应网格优化的数字样机轻量化系统,涉及计算机技术领域,包括模型接入与预处理模块,文件解析单元;文件解析单元用于接收原始数字样机模型,解析模型的几何拓扑数据与设计树信息;所述特征协同决策单元接收三个单元的输出结果,通过特征影响度权重计算实现多维度特征的筛选与分类,生成包含关键特征区域与非关键特征区域的特征映射图;通过几何分析、拓扑分析与语义解析的多维度协同提取,结合下游CAE分析敏感度确定的权重系数计算特征综合影响度,可精准识别对产品性能、装配精度有影响的关键区域,相较于现有单一维度特征提取方案,避免了功能关键特征的丢失,为后续CAE分析精度提供了基础保障。
技术关键词
网格 解析单元 分析单元 数字样机模型 包围盒树 缺陷检测单元 误差统计 模块 面片 语义特征 调节单元 动态 BERT模型 校验算法 闭环 因子 复杂度 精度 决策