The invention discloses a method, device and device for realizing digital modeling of complex models. The method comprises: acquiring a complex model of a solid object; cutting the complex model at equal intervals and acquiring a set of profiles, decoding each section image into a pixel matrix to form a set of first pixel matrices; generating a set of second pixel matrices associated with the set of first pixel matrices by using WGAN, and encoding them as In the new image set, a certain number of screened images are selected according to the preset screening conditions, and the screened images are inserted at equal intervals between any adjacent sections to form a new set of profiles and decode each image into a new pixel matrix. Three set of pixel matrices to establish a mathematical model of complex models.
【技术实现步骤摘要】
复杂模型进行数字化建模的实现方法、装置和电子设备
本专利技术涉及数字化建模及其仿真分析领域,特别是指一种针对复杂模型的基于WGAN(Wassersteingenerativeadversarialnetworks,Wasserstein生成式对抗网络)的快速进行CAD/CAE(Computeraideddesign/computeraidedengineering,计算机辅助设计/计算机辅助工程)一体化数字化建模的实现方法、装置和电子设备。
技术介绍
在产品研发过程中,几何形状设计与物理分析方法属于完全不同的工程领域。现存的CAGD(Computer-aidedgeometrydesign,计算机辅助几何设计)系统往往忽视产品物理特征在模型分析过程中的作用,使得CAD建模和CAE分析是两个独立的阶段。为实现CAD/CAE的无缝接合,IGA(Isogeometricanalysis,等几何分析)等数值算法应运而生,然而对于实际的工程模型,从根本上来讲,IGA等数值算法并没有实现真正意义上的CAD/CAE一体化,如何建立适合分析的CAE模型始终是CAE社区的一大关注点。自1974年,Werbos第一次提出适合多层网络的学习算法以来,神经网络呈现持续发展状态,尤其近些年,其发展速度更是令人惊讶。生成式对抗网络(Generativeadversarialnetworks,GAN),是神经网络中的一种无监督网络模型,是近年来最具前景的模型之一,但是GAN存在着训练困难、生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的损失函数无法指示训练进程、生成 ...
【技术保护点】
1.一种针对复杂模型进行数字化建模的实现方法,其特征在于,包括:获取需要分析的实体对象的复杂模型并存储到计算机;对所述复杂模型进行等间距切割并获取剖面图集合;将所述剖面图集合中的各张剖面图像解码为像素矩阵,生成第一像素矩阵集合;利用WGAN生成与所述第一像素矩阵集合关联的第二像素矩阵集合;将所述第二像素矩阵集合编码为与所述剖面图集合对应的新的图像集合;在所述新的图像集合中按照预设筛选条件选取出至少一个筛选图像,向所述剖面图集合中任意相邻的所述剖面图像之间均插入至少一个所述筛选图像,形成新的剖面图集合;所述新的剖面图集合中各元素的间距相等;将所述新的剖面图集合中的各图像解码为新的像素矩阵,形成第三像素矩阵集合,使用所述第三像素矩阵集合建立所述复杂模型的数学模型。
【技术特征摘要】
1.一种针对复杂模型进行数字化建模的实现方法,其特征在于,包括:获取需要分析的实体对象的复杂模型并存储到计算机;对所述复杂模型进行等间距切割并获取剖面图集合;将所述剖面图集合中的各张剖面图像解码为像素矩阵,生成第一像素矩阵集合;利用WGAN生成与所述第一像素矩阵集合关联的第二像素矩阵集合;将所述第二像素矩阵集合编码为与所述剖面图集合对应的新的图像集合;在所述新的图像集合中按照预设筛选条件选取出至少一个筛选图像,向所述剖面图集合中任意相邻的所述剖面图像之间均插入至少一个所述筛选图像,形成新的剖面图集合;所述新的剖面图集合中各元素的间距相等;将所述新的剖面图集合中的各图像解码为新的像素矩阵,形成第三像素矩阵集合,使用所述第三像素矩阵集合建立所述复杂模型的数学模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取需要分析的实体对象的复杂模型并存储到计算机,包括:使用三维扫描仪对实体对象进行扫描。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述复杂模型进行等间距切割并获取剖面图集合的步骤包括:将所述复杂模型处理为灰度图,将所述灰度图放置于三维直角坐标系(x,y,z)中,沿x坐标轴将所述灰度图按照△l的间距均分为l/△l份,并进行剖面截取,获得k个所述剖面图像,形成所述剖面图集合;其中,k=l/△l+1,l为放置于所述三维直角坐标系(x,y,z)中的所述灰度图沿x坐标轴方向的最大尺寸,△l为自定义间距。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述剖面图集合的各张剖面图像解码为像素矩阵的步骤包括:所述三维直角坐标系中的所述剖面图集合的z-y平面上z轴方向最多像素点个数为m,所述三维直角坐标系中的所述剖面图集合的z-y平面上y轴方向最多像素点个数为n,所述像素矩阵为m×n矩阵,共形成k个m×n矩阵,组成所述第一像素矩阵集合;所述第一像素矩阵集合中,处在所述灰度图的轮廓线上的黑色像素点对应于所述第一像素矩阵集合中的元素的值为0,不在所述灰度图的轮廓线上的白色像素点对应于所述第一像素矩阵集合中的元素的值为255。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述剖面图集合的各张剖面图像解码为像素矩阵的步骤还包括...
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