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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种网格生成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：CN116168179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310190207.9，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权一种网格生成方法及系统是由阳爱民;曾培健;覃冠球;李顺设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网格生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及网格生成领域，公开了一种网格生成方法及系统，所述方法包括：获取初始网格信息文件；所述初始网格信息包括四边形网格及其与上、下、左和右节点之间的位置信息；构建网格生成模型，所述网格生成模型包括依次连接的第一长短期记忆网络和深度神经网络；将初始网格信息文件输入训练好的网格生成模型中，利用第一长短期记忆网络对所述初始网格信息文件进行语义信息嵌入，生成网格参数矩阵；将所述网格参数矩阵传输至深度神经网络学习网格参数信息，生成网格划分信息文件。本发明提高了网格生成的精度和效率。

本发明授权一种网格生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种网格生成方法，其特征在于，包括： S1：获取初始网格信息文件；所述初始网格信息包括四边形网格及其与上、下、左和右节点之间的位置信息； S2：构建网格生成模型，所述网格生成模型包括依次连接的第一长短期记忆网络和深度神经网络；所述第一长短期记忆网络包括N层依次连接的第二长短期记忆网络；所述第二长短期记忆网络包括上层长短期记忆网络、下层长短期记忆网络、左层长短期记忆网络、右层长短期记忆网络和中间层长短期记忆网络；所述中间层长短期记忆网络设置有4个输入端，中间层长短期记忆网络的4个输入端分别与上层长短期记忆网络、下层长短期记忆网络、左层长短期记忆网络和右层长短期记忆网络的输出端连接； 利用所述初始网格信息文件构建数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；利用所述训练集和所述验证集对所述网格生成模型进行训练和调参，直至网格生成模型的损失函数收敛，得到训练好的网格生成模型； 所述网格生成模型的损失函数的表达式如下所示： 其中，为第j个网格预测结果yj与网格标签结果qj的误差损失，为正则化函数，为正则化项，为第j个网格的雅可比比率，为第j个网格的宽高比，为第j个网格的网格锥度； fyi为网络预测函数，为惩罚函数，为正则化率，K代表网格节点数量w代表网格节点对应权重； 第j个网格的雅可比比率的表达式如下所示： 其中，q为单元变换后网格的横坐标，p为单元变换后网格的纵坐标，ξ为单元变换前网格的横坐标，η为单元变换前网格的纵坐标； 第j个网格的宽高比的表达式如下所示： 其中，h1为网格的宽，h2为网格的高； 第j个网格的网格锥度的表达式如下所示： 其中，为网格中右对角连线上半部分的面积，为网格中右对角连线下半部分的面积，为网格中左对角连线上半部分的面积，为网格中左对角连线下半部分的面积，为，，和的加权平均面积； S3：将初始网格信息文件输入训练好的网格生成模型中，利用第一长短期记忆网络对所述初始网格信息文件进行语义信息嵌入，生成网格参数矩阵；将所述网格参数矩阵传输至深度神经网络学习网格参数信息，生成网格划分信息文件。

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