精密工学会学術講演会講演論文集
2023年度精密工学会秋季大会
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グラフニューラルネットワークを用いた境界表現CADモデルからのFEMメッシュ生成用形状特徴認識手法の開発(第2報)
組合せ形状特徴を持つ学習データセットの効果
*守屋 遼輔金井 理伊達 宏昭泰地 哲史髙嶋 英厳
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p. 240-241

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抄録

CADモデルに基づくFEMメッシュ生成では,解析精度担保のためボス・リブ等自由曲面を境界とする形状特徴にフィットした節点配置を行う必要があるが,現在モデルの大規模化に伴いその形状特徴認識の自動化が求められている.既報ではグラフ上での深層学習により形状特徴認識を行う手法を提案したが,本報では複数の形状特徴が組み合わさった場合の認識性能向上を目的として,学習データセット作成手法について改良を行った.

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© 2023 公益社団法人 精密工学会
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