基于样本学习的有限元网格模型优化研究

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【摘要】

：

有限元分析(Finite Element Analysis)是最常用的工程分析模拟方法,已经被广泛应用于复杂产品的设计与开发中。有限元网格模型生成是进行有限元分析的关键一环,其质量直接影响分析的精度与速度。为了保证有限元网格质量,在有限元网格生成后需要对其进行拓扑优化,然而现有拓扑优化算法都十分耗时。为此,本文研究基于样本学习的有限元网格拓扑优化方法,将机器学习技术引入有限元网格拓扑优化之中,以提

【作者】

：

陈晓申

【机构】

：

浙江大学

【发表日期】

：

2012年01期

【关键词】

：

有限元分析有限元网格优化支持向量机边收缩网格优化算法边翻转网格优化算法

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