Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 浙江大学陈博文获国家专利权

浙江大学陈博文获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118862487B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410972212.X,技术领域涉及:G06F30/20;该发明授权基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法及系统是由陈博文;樊鹏;唐敏;童若锋;李海龙设计研发完成,并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法及系统,属于计算机辅助几何设计领域。方法为输入实体模型,并计算实体模型的每个曲面的曲面参数域的轴向平行包围盒,并依据所述轴向平行包围盒设置每一个曲面参数曲线对的内层积分的积分方向以及积分下界;基于高斯求积公式计算每一个曲面参数曲线对的粗略的矩估计,并得到实体模型的粗略矩估计;对曲面参数曲线对进行自适应高斯积分,得到每个曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果;将全部曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果累加,得到实体模型的矩计算结果,再根据矩计算结果转物性计算结果公式得到物性计算结果。本发明实现了精确且高效的物性计算方法。

本发明授权基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于自适应高斯积分的三维CAD模型物性计算方法,其特征在于,包括以下步骤: 1输入三维CAD实体模型,并计算实体模型的每个曲面的曲面参数域的轴向平行包围盒,并依据所述轴向平行包围盒设置每一个曲面参数曲线对的内层积分的积分方向以及积分下界; 2基于高斯求积公式计算每一个曲面参数曲线对的粗略的矩估计,并得到实体模型的粗略矩估计; 3基于步骤1和2的结果对曲面参数曲线对进行自适应高斯积分,得到每个曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果; 4将全部曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果累加,得到实体模型的矩计算结果,再根据矩计算结果转物性计算结果公式得到物性计算结果; 所述步骤3具体为: 对于每一个曲面参数曲线对分别执行以下步骤: 3.1构造第一个自适应项E1,并放入大根堆中,大根堆以基于第一个自适应项E1求得的误差项ΔM作为比较的元素进行排序;并初始化已细分次数Cdiv=1; 3.2取出大根堆的堆顶的自适应项Etop,自适应项自适应项Etop包括两个子区域,其中,为自适应项Etop的左子区域的高斯求积结果,为自适应项Etop的右子区域的高斯求积结果;ΔMpop为自适应项Etop的相对误差项;为自适应项Etop的积分区域的左边界的参数值;为自适应项Etop的积分区域的中间位置的参数值;为自适应项Etop的积分区域的右边界的参数值;分别对两个子区域与进行细分,得到两个细分后的自适应项和判断各自的误差项是否大于预设的相对误差上限ΔMtol,若大于则放入大根堆中;反之,更新当前曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果初始时刻的Mij=0; 其中,为自适应项Etop的左子区域细分后的左半区间的高斯求积结果;为自适应项Etop的左子区域细分后的右半区间的高斯求积结果;为自适应项Etop的左子区域的相对误差项;为自适应项Etop的左子区域的积分区域的左边界的参数值;为自适应项Etop的左子区域的积分区域的中间位置的参数值;为自适应项Etop的左子区域的积分区域的右边界的参数值;为自适应项Etop的右子区域细分后的左半区间的高斯求积结果;为自适应项Etop的右子区域细分后的右半区间的高斯求积结果;为自适应项Etop的右子区域的相对误差项;为自适应项Etop的右子区域的积分区域的左边界的参数值;为自适应项Etop的右子区域的积分区域的中间位置的参数值;为自适应项Etop的右子区域的积分区域的右边界的参数值; 3.3更新已细分次数C’div=Cdiv+2,如果此时C’divCtol或者大根堆为空,则结束自适应迭代;反之,跳转至步骤3.2继续自适应迭代;其中,Ctol为预设的细分次数上限; 3.4若结束自适应迭代时大根堆中的自适应项数量为k,且k0,则将所有自适应项从大根堆中取出,同时更新当前曲面参数曲线对的自适应高斯求积结果其中,Eδ为自适应项,δ为自适应项的项数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学,其通讯地址为:310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。