面向可信分析的CAD模型簡化誤差評價的中期報告

面向可信分析的CAD模型簡化誤差評價的中期報告本項目旨在針對CAE分析中復雜CAD模型的簡化誤差問題進行研究，并提出一種面向可信分析的CAD模型簡化誤差評價方法。在本次中期報告中，我們介紹了項目的研究背景、研究目標、研究方法、研究進展和下一步工作計劃等內容。研究背景：在CAE分析中，經(jīng)常需要使用CAD模型進行幾何建模、網(wǎng)格劃分和邊界條件設置等工作。對于大型、復雜的CAD模型，其處理和分析的時間和計算成本往往較高。因此，通常需要對CAD模型進行簡化處理，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，可能導致分析結果的不精確性。因此，如何評價CAD模型簡化誤差是一個研究的重要問題。研究目標：本項目的研究目標是提出一種面向可信分析的CAD模型簡化誤差評價方法。具體目標包括：1.提出CAD模型簡化的誤差評價指標體系，基于幾何、拓撲、網(wǎng)格等方面綜合考慮模型簡化的影響。2.建立CAD模型簡化誤差評價模型，基于機器學習、優(yōu)化等算法，實現(xiàn)模型誤差預測和模型簡化參數(shù)優(yōu)化。3.實現(xiàn)CAD模型簡化誤差評價工具，支持用戶根據(jù)實際需求進行模型簡化和誤差評價，實現(xiàn)可信分析的模型簡化流程。研究方法：本項目采用以下研究方法：1.文獻調研：對CAD模型簡化和誤差評價相關的文獻進行綜合調研，了解國內外最新研究進展和發(fā)展趨勢。2.模型簡化算法研究：根據(jù)調研結果，結合本項目的實際需求，研究并實現(xiàn)適合的模型簡化算法，包括幾何、拓撲和網(wǎng)格簡化等。3.誤差評價指標體系研究：基于CAD模型簡化的實際需求，提出可行的模型誤差評價指標體系，并將指標體系與CAD模型簡化算法相結合，實現(xiàn)誤差評價功能。4.模型誤差預測算法研究：基于機器學習和優(yōu)化等算法，建立CAD模型誤差預測模型，實現(xiàn)模型誤差的自動預測和參數(shù)優(yōu)化功能。5.CAD模型簡化誤差評價工具研發(fā)：基于前期研究成果，實現(xiàn)可信分析的CAD模型簡化誤差評價工具，支持用戶自定義模型簡化和誤差評價流程。研究進展：目前，我們已經(jīng)完成了CAD模型簡化算法的研究和實現(xiàn)，并且提出了一套CAD模型簡化誤差評價指標體系。在誤差評價模型的研究中，我們采用了機器學習方法，使用回歸模型對模型誤差進行預測，并使用遺傳算法對模型簡化參數(shù)進行優(yōu)化。同時，我們還開發(fā)了一個基于Python的CAD模型簡化誤差評價工具，實現(xiàn)了模型簡化、誤差評價和參數(shù)優(yōu)化等功能。我們已經(jīng)在幾個典型的CAD模型上進行了實驗驗證，結果表明，我們的方法可以有效地降低誤差并提高分析效率。下一步工作計劃：1.繼續(xù)完善誤差評價指標體系，增加對復雜模型的支持。2.進一步優(yōu)化CAD模型簡化誤差評價模型，提高誤差預測的精度和模型優(yōu)化效率。3.擴展CAD模型簡化誤差評價工具的功能，增加對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)化和誤差評價功能。4.在大型、復雜C