电子设备、仿真装置和计算机可读介质制造方法及图纸

本申请公开了一种电子设备、仿真装置和计算机可读介质。该电子设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据；根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真，其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化。利用该设备对产品模型进行仿真，极大的提高了产品模型的仿真速度，提升了仿真效率，降低了耗费的计算资源。

Electronic equipment, simulation devices and computer-readable media

【技术实现步骤摘要】
电子设备、仿真装置和计算机可读介质
本申请涉及模型智能仿真
，特别是涉及一种电子设备、仿真装置和计算机可读介质。
技术介绍
仿真(Simulation)技术是伴随着计算机技术的发展逐渐兴起，其是通过建立产品的虚拟模型对产品进行实验研究的过程。仿真技术兴起于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后逐渐发展到电子、机械、流体、热、力等领域。目前，仿真技术由于其显著的应用效益，已经成为高技术产业中不可缺少的分析、研究、设计及、评价、决策和训练的重要手段，但是，随着产品结构复杂程度越来越高，利用传统的仿真技术进行仿真效率低下、耗费计算资源高，难以满足日益增长的仿真需求。
技术实现思路
基于上述问题，本申请提供了一种电子设备、仿真装置和计算机可读介质，用以解决或缓解上述现有技术中存在的技术问题。本申请实施例公开了如下技术方案：本申请提供一种电子设备，用于进行产品模型仿真，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据；根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真；其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化。可选地，在本申请的任一实施例中，所述处理器执行基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据的步骤，包括：基于预先建立的图神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，在所述处理器执行基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据的步骤之前，还包括：生成所述产品模型的结构化数据；对所述结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，所述处理器执行对所述结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数的步骤，包括：基于选择的表面网格或者三维立体网格，对所述结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，所述处理器执行根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真的步骤，包括：对所述产品模型的网格数据与所述产品模型的网格变化数据进行合并，生成所述产品模型的网格变化数据；根据所述产品模型的网格合并数据，对所述产品模型进行渲染，完成所述产品模型的仿真。本申请实施例还提供一种仿真装置，用于进行产品模型仿真，包括：网格变化单元，配置为基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据，其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化；仿真单元，配置为根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真。可选地，在本申请的任一实施例中，所述网格变化单元，进一步配置为基于预先建立的图神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，还包括：网格剖分单元，配置为对所述产品模型的结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，所述网格剖分单元进一步配置为基于选择的表面网格或者三维立体网格，对所述结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。可选地，在本申请的任一实施例中，所述仿真单元包括：网格合并子单元，配置为对所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据进行合并，生成所述产品模型的网格合并数据；渲染子单元，配置为根据所述产品模型的网格合并数据，对所述产品模型进行渲染，完成所述产品模型的仿真。本申请实施例还提供一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序为上述任一项所述的电子设备中存储的。本申请实施例的技术方案中，利用神经网络模型根据产品模型的网格数据和扰动信息，预测产品模型的网格变化，得到新的网格变化数据，以对产品模型进行仿真。在此过程中，在产品模型仿真时，应用神经网络模型对产品模型的网格进行预测，极大的提高了产品模型的仿真速度，提升了仿真效率，降低了耗费的计算资源。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1A为根据本申请第一实施例所示的电子设备的处理器执行计算机程序时所实现的产品模型仿真方法的流程示意图；图1B为根据本申请第一实施例所示的电子设备的处理器执行计算机程序时所实现的产品模型仿真方法中步骤S102的流程示意图；图2A为根据本申请第二实施例所示的仿真装置的结构示意图；图2B为根据本申请第二实施例所示的仿真装置中仿真单元的结构示意图；图3为根据本申请第三实施例所示的电子设备的结构示意图；图4为根据本申请第四实施例所示的电子设备的硬件结构。具体实施方式实施本申请实施例的任一技术方案必不一定需要同时达到以上的所有优点。为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。第一实施例图1A为根据本申请第一实施例所示的电子设备的处理器执行计算机程序时所实现的产品模型仿真方法的流程示意图；如图1A所示，该产品模型仿真方法包括：步骤S101、基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据，其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化；在本申请实施例中，所述产品模型可包括航空、航天、原子反应堆、电子、机械、流体、热、力等模型。所述产品模型的扰动信息定义所述产品模型的至少一个模型参数的变化(如：形状参数变化和/或尺寸参数变化等)，比如，在电磁仿真过程中，波导模型形状参数的改变即为电磁模型仿真时的扰动信息。可以理解的是，以上描述仅为示例性的，本申请实施例对此不作任何限定。在本申请实施例中，所述产品模型的网格数据指的是对所述产品模型进行网格剖分后得到的网格剖分数据，是包含若干的“节点”和“边”的数据集，比如，在电磁仿真过程本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子设备，用于进行产品模型仿真，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：/n基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据；/n根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真；/n其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化。/n

【技术特征摘要】
1.一种电子设备，用于进行产品模型仿真，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：
基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据；
根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真；
其中，所述扰动信息表征所述产品模型的至少一个模型参数的变化。


2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据的步骤，包括：基于预先建立的图神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据。


3.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，在所述处理器执行基于预先建立的神经网络模型，根据输入的扰动信息以及预先得到的所述产品模型的网格数据，得到所述产品模型的网格变化数据的步骤之前，还包括：对所述产品模型的结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。


4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行对所述产品模型的结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据的步骤，包括：基于选择的表面网格或者三维立体网格，对所述结构化数据进行网格剖分，生成所述产品模型的网格数据。


5.根据权利要求1-4任一项所述的电子设备，其特征在于，所述处理器执行根据所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据，对所述产品模型进行仿真的步骤，包括：
对所述产品模型的网格数据和所述产品模型的网格变化数据进行合...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志熙，刘洁，
申请(专利权)人：南京星火技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32