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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种保分析精度的六面体网格智能简化方法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：CN120147578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510095151.8，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种保分析精度的六面体网格智能简化方法是由王瑞;范倍清;刘松源设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种保分析精度的六面体网格智能简化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种保分析精度的六面体网格智能简化方法，属于六面体网格简化技术领域，包括以下步骤：步骤一、对六面体网格的层和列进行特征提取，包括几何特征、拓扑特征、质量特征和物理特征；步骤二、对层和列进行有效性检查；步骤三、基于构建的简化神经网络HSimNet，预测可删除的层列的删除概率；步骤四、执行层列删除操作。本发明中，首次在六面体网格简化中引入层、列的物理特征，将模型简化与物理问题联系，在六面体网格简化中引入几何特征，预判导致网格几何无效的层、列结构，从而保证了简化后网格的几何有效性；在六面体网格简化中引入拓扑特征和质量特征，从而保证简化后网格的整体质量。

本发明授权一种保分析精度的六面体网格智能简化方法在权利要求书中公布了：1.一种保分析精度的六面体网格智能简化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对六面体网格的层和列进行特征提取，包括几何特征、拓扑特征、质量特征和物理特征： 1根据层列删除过程中需合并的边界点对的几何属性，定义层列几何特征； 2通过计算层列包含的六面体单元数目，和预判的层列删除后局部拓扑质量的变化值，定义层列拓扑特征； 3根据六面体单元的雅可比值以及错切度，定义层列质量特征； 4通过每个网格顶点的应变值，定义层列物理特征； 步骤二、对层和列进行有效性检查： 5通过建立几何约束以及拓扑约束，避免产生无法通过几何优化修复的差的局部结构； 步骤三、基于构建的简化神经网络HSimNet，预测可删除的层列的删除概率： 6通过神经网络，构建HSimNet网络架构，并预测可删除的层列的删除概率； 所述构建HSimNet网络架构过程： 1根据所选的特征构建数据集，我们按照80%，20%的比例随机划分训练集和验证集，在得到训练集后，我们从中提取特征信息，并按照特征的顺序生成训练文件，训练文件用于进行样本学习； 2标准化数据集，将数据转换为标准正态分布，我们通过计算每一个特征的均值以及标准值，通过，其中Z是标准化后的值，X是原始值，是原始值的均值，是原始值的标准差； 3选择合适的超参数，选择输入层数目为8，第一个隐藏层数目为30，第二个隐藏层数目为12，学习率为0.001； 4选择优化器、损失函数、激活函数，采用随机梯度下降优化器SGD，并选用均方误差MSE作为损失函数，选择relu作为激活函数； 5建立了神经网络预测模型，并对预测精度进行了检验，在观察到较低的预测精度时，我们执行反复迭代的过程，回到第一步进行特征的修正，以不断调整模型直至达到所期望的预测精度水平； 步骤四、执行层列删除操作： 7若最大删除概率高于删除阈值，则对该层或列执行删除操作，并回到步骤一，更新层、列特征；若所有层、列删除概率均小于删除阈值，到达简化终止条件，输出简化后网格。

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