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面向可信分析的CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)的中期報(bào)告本項(xiàng)目旨在針對(duì)CAE分析中復(fù)雜CAD模型的簡化誤差問題進(jìn)行研究,并提出一種面向可信分析的CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)方法。在本次中期報(bào)告中,我們介紹了項(xiàng)目的研究背景、研究目標(biāo)、研究方法、研究進(jìn)展和下一步工作計(jì)劃等內(nèi)容。研究背景:在CAE分析中,經(jīng)常需要使用CAD模型進(jìn)行幾何建模、網(wǎng)格劃分和邊界條件設(shè)置等工作。對(duì)于大型、復(fù)雜的CAD模型,其處理和分析的時(shí)間和計(jì)算成本往往較高。因此,通常需要對(duì)CAD模型進(jìn)行簡化處理,以便在滿足分析要求的情況下提高分析效率。但是,CAD模型簡化引入了誤差,可能導(dǎo)致分析結(jié)果的不精確性。因此,如何評(píng)價(jià)CAD模型簡化誤差是一個(gè)研究的重要問題。研究目標(biāo):本項(xiàng)目的研究目標(biāo)是提出一種面向可信分析的CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)方法。具體目標(biāo)包括:1.提出CAD模型簡化的誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,基于幾何、拓?fù)?、網(wǎng)格等方面綜合考慮模型簡化的影響。2.建立CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)模型,基于機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化等算法,實(shí)現(xiàn)模型誤差預(yù)測和模型簡化參數(shù)優(yōu)化。3.實(shí)現(xiàn)CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)工具,支持用戶根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行模型簡化和誤差評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)可信分析的模型簡化流程。研究方法:本項(xiàng)目采用以下研究方法:1.文獻(xiàn)調(diào)研:對(duì)CAD模型簡化和誤差評(píng)價(jià)相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行綜合調(diào)研,了解國內(nèi)外最新研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢。2.模型簡化算法研究:根據(jù)調(diào)研結(jié)果,結(jié)合本項(xiàng)目的實(shí)際需求,研究并實(shí)現(xiàn)適合的模型簡化算法,包括幾何、拓?fù)浜途W(wǎng)格簡化等。3.誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究:基于CAD模型簡化的實(shí)際需求,提出可行的模型誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并將指標(biāo)體系與CAD模型簡化算法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)誤差評(píng)價(jià)功能。4.模型誤差預(yù)測算法研究:基于機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化等算法,建立CAD模型誤差預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)模型誤差的自動(dòng)預(yù)測和參數(shù)優(yōu)化功能。5.CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)工具研發(fā):基于前期研究成果,實(shí)現(xiàn)可信分析的CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)工具,支持用戶自定義模型簡化和誤差評(píng)價(jià)流程。研究進(jìn)展:目前,我們已經(jīng)完成了CAD模型簡化算法的研究和實(shí)現(xiàn),并且提出了一套CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在誤差評(píng)價(jià)模型的研究中,我們采用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法,使用回歸模型對(duì)模型誤差進(jìn)行預(yù)測,并使用遺傳算法對(duì)模型簡化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí),我們還開發(fā)了一個(gè)基于Python的CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)工具,實(shí)現(xiàn)了模型簡化、誤差評(píng)價(jià)和參數(shù)優(yōu)化等功能。我們已經(jīng)在幾個(gè)典型的CAD模型上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明,我們的方法可以有效地降低誤差并提高分析效率。下一步工作計(jì)劃:1.繼續(xù)完善誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,增加對(duì)復(fù)雜模型的支持。2.進(jìn)一步優(yōu)化CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)模型,提高誤差預(yù)測的精度和模型優(yōu)化效率。3.擴(kuò)展CAD模型簡化誤差評(píng)價(jià)工具的功能,增加對(duì)多種文件格式和模型數(shù)據(jù)的支持,提供更加靈活、定制化的參數(shù)優(yōu)化和誤差評(píng)價(jià)功能。4.在大型、復(fù)雜C
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