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US2016321384A1,2016.本发明提出了一种三维网格模型的降维方避免了网格节点数据计算时由于维度巨大造成经网络算法实现降维区域的网格模型降维以及2在步骤S1中,所述节点信息包括受力工况范围,所述三维网格选取至少两种受力工况进行仿真计算,所述受力工况包括最大受力工况以及最小受力工8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所3仍响应不了设计人员对方案变更后进行变更后快速评4函数为sigmoid或者tanh函数,验证数据和测试数据选择总数据量的5-30迭代轮次为[0025]本发明的降维方法通过神经网络算法实现降维区域的网格模型降维区域和非降5实施例优选的节点编号顺序和有限元软件中节点的顺序一致,矩阵A的列依次放置仿真结[0039]需要说明的是,节点编号顺序还可以遵循从上往下或者从左往右的原则进行排6据节点应力值将节点与颜色区间进行逐一映射,得到节点三维图;如图3所示的节点三维将其中色差存在变化空间区域剔除出来,得到如图5所示的剔除无色差变化区域的节点三矩阵C中存储的节点应力值和节点应变值分别赋值施例迭代完成后降维模型与原始模型的相关系数不低于99实现了三维网格模型的降维7现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定8
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