2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、為了建立合適的計算模型,作者所在團(tuán)隊提出了多態(tài)理論,旨在滿足計算精度的前提下盡可能多地節(jié)約計算時間。有限元是科學(xué)計算領(lǐng)域的一個重要分支,本文以有限元分析為切入點,研究了模型中引起計算耗時的重要原因。有限元分析的計算速度依賴于CAD模型中所包含的細(xì)小特征的數(shù)量和復(fù)雜程度。如果對一個包含很多特征的零件進(jìn)行有限元分析,計算量將會非常大,同時對未經(jīng)過簡化的復(fù)雜模型進(jìn)行網(wǎng)格劃分經(jīng)常會生成會錯誤的網(wǎng)格,可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的分析結(jié)果。因此,僅通過提高計算

2、機(jī)的計算性能是無法解決復(fù)雜模型計算與仿真過程中所存在的問題的,需要對CAD模型進(jìn)行相應(yīng)的簡化,保存與分析結(jié)果相關(guān)的重要特征,忽略不相關(guān)的部分。
   本文重點研究基于特征的實體模型自動簡化方法,并實現(xiàn)了原型系統(tǒng)。主要工作如下:
   (1)根據(jù)網(wǎng)格劃分的原則,分析了可能導(dǎo)致網(wǎng)格劃分過密的原因,總結(jié)出了兩類會引起計算耗時的特征——高曲率特征和細(xì)小特征。并針對這兩類特征,分別設(shè)計了特征識別算法,實現(xiàn)了從實體模型到特征模型的轉(zhuǎn)

3、化。以體的形式表示特征有助于進(jìn)行模型簡化及其所引起的誤差估計,本文所實現(xiàn)的細(xì)小特征識別算法不局限于特征類型,可以識別出常見的加工特征,如槽、孔等,只要合理控制圖分解規(guī)則就可以識別出更多的特征。另外,對高曲率特征的引入豐富了特征種類,有助于對模型簡化的深入理解。
   (2)基于上述兩類特征,分別采用特征刪除和特征替換技術(shù)實現(xiàn)了模型的自動簡化。其中,為減少模型簡化前后理論解的差異程度,針對掃掠型高曲率特征的特殊性質(zhì),設(shè)計了等積替換

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