【技术实现步骤摘要】
四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本申请涉及有限元分析
，尤其涉及一种四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在利用有限元分析方法进行仿真计算时，六面体网格划分是应用较多的，六面体网格的基础形态是四边形网格，通常采用网格质量良好的四边形网格进行拉伸或偏移生成六面体网格，因此六面体网格的质量优劣在很大程度上取决于四边形网格的质量，四边形网格的质量可通过雅克比来评估，雅克比越优四边形网格的质量越优，因此可通过优化雅克比来提高四边形网格的质量。
[0003]目前，在实际应用中需要处理的四边形网格的规模非常大，手动调整四边形网格需要非常大的人力，效率较低，因此在优化四边形网格的质量时如何提高效率是亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请提供了一种四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质，用于提高优化四边形网格质量的效率。
[0005]为了实现上述目的，本申请实施例提供技术方案如下：
[0006]第一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种四边形网格的优化方法，其特征在于，包括：获取四边形网格集合中各四边形网格分别对应的初始雅克比数值与共同节点的极坐标之间的函数关系；根据所述共同节点的多个目标位置对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合；根据预设雅克比优化准则对所述极坐标集合进行处理，在所述多个目标位置中获取所述共同节点的最优位置；将所述各四边形网格的初始特征参数作为预设神经网络的输入，将所述最优位置的极坐标作为预设神经网络的输出对所述预设神经网络进行训练，得到雅克比优化模型，其中，所述初始特征参数包括所述四边形网格集合在初始状态时的夹角和边长，所述夹角包括经过所述共同节点的相邻两条边之间的夹角，所述边长包括所述各四边形网格的边长；将待优化四边形网格集合对应的初始特征参数输入所述雅克比优化模型，获取所述待优化四边形网格集合的目标雅克比数值；确定所述目标雅克比数值是否满足预设标准；若所述目标雅克比数值满足所述预设标准，则基于所述目标雅克比数值对所述待优化四边形网格集合进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述目标雅克比数值不满足所述预设标准，则根据所述预设雅克比优化准则获取所述优化四边形网格集合对应的共同节点的最优位置；基于所述待优化四边形网格集合对应的初始特征参数和共同节点的最优位置的极坐标，对所述雅克比优化模型进行矫正。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述共同节点的多个目标位置对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合，包括：获取所述多个目标位置分别对应的目标极坐标；基于多个目标极坐标对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设雅克比优化准则对所述极坐标集合进行处理，在所述多个目标位置中获取所述共同节点的最优位置，包括：获取第一极坐标集合、第二极坐标集合和第三极坐标集合，所述第一极坐标集合中各极坐标分别对应的初始雅克比数值均大于或等于雅克比阈值，所述第二极坐标集合中各极坐标分别对应的雅克比数值均大于或等于所述雅克比阈值，所述第三极坐标集合中各极坐标值分别对应的雅克比数值均大于或等于所述初始雅克比数值；对所述第一极坐标集合、所述第二极坐标集合、所述第三极坐标集合进行数学运算，获取所述共同节点的最优位置。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一极坐标集合、所述第二极坐标集合、所述第三极坐标集合进行数学运算，获取所述共同节点的最优位置，包括：若所述第一极坐标集合与所述第二极坐标集合的交集不为空集，则获取各四边形网格分别对应的雅克比数值与所述雅克比阈值的均方根偏差，将最大均方根偏差对应的极坐标的位置确定为最优位置；
技术研发人员：林炜彦，韦林艳，
申请(专利权)人：闻泰通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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