[发明专利]四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质，涉及有限元分析技术领域。该方法包括：获取四边形网格集合对应的极坐标集合；根据预设雅克比优化准则对极坐标集合进行处理，获取四边形网格集合共同节点的最优位置；将各四边形网格的初始特征参数作为预设神经网络的输入，将最优位置的极坐标作为预设神经网络的输出对预设神经网络进行训练，得到雅克比优化模型，将待优化四边形网格集合对应的初始特征参数输入雅克比优化模型，获取待优化四边形网格集合的目标雅克比数值；确定目标雅克比数值是否满足预设标准；若目标雅克比数值满足预设标准，则基于目标雅克比数值对待优化四边形网格集合进行优化。

技术领域

本申请涉及有限元分析技术领域，尤其涉及一种四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在利用有限元分析方法进行仿真计算时，六面体网格划分是应用较多的，六面体网格的基础形态是四边形网格，通常采用网格质量良好的四边形网格进行拉伸或偏移生成六面体网格，因此六面体网格的质量优劣在很大程度上取决于四边形网格的质量，四边形网格的质量可通过雅克比来评估，雅克比越优四边形网格的质量越优，因此可通过优化雅克比来提高四边形网格的质量。

目前，在实际应用中需要处理的四边形网格的规模非常大，手动调整四边形网格需要非常大的人力，效率较低，因此在优化四边形网格的质量时如何提高效率是亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种四边形网格的优化方法、装置、电子设备和存储介质，用于提高优化四边形网格质量的效率。

为了实现上述目的，本申请实施例提供技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供一种四边形网格的优化方法，所述方法包括：

获取四边形网格集合中各四边形网格分别对应的初始雅克比数值与共同节点的极坐标之间的函数关系；

根据所述共同节点的多个目标位置对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合；

根据预设雅克比优化准则对所述极坐标集合进行处理，在所述多个目标位置中获取所述共同节点的最优位置；

将所述各四边形网格的初始特征参数作为预设神经网络的输入，将所述最优位置的极坐标作为预设神经网络的输出对所述预设神经网络进行训练，得到雅克比优化模型，其中，所述初始特征参数包括所述四边形网格集合在初始状态时的夹角和边长，所述夹角包括经过所述共同节点的相邻两条边之间的夹角，所述边长包括所述各四边形网格的边长；

将待优化四边形网格集合对应的初始特征参数输入所述雅克比优化模型，获取所述待优化四边形网格集合的目标雅克比数值；

确定所述目标雅克比数值是否满足预设标准；

若所述目标雅克比数值满足所述预设标准，则基于所述目标雅克比数值对所述待优化四边形网格集合进行优化。

作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述方法还包括：

若所述目标雅克比数值不满足所述预设标准，则根据所述预设雅克比优化准则获取所述优化四边形网格集合对应的共同节点的最优位置；

基于所述待优化四边形网格集合对应的初始特征参数和共同节点的最优位置的极坐标，对所述雅克比优化模型进行矫正。

作为本申请实施例一种可选的实施方式，所述根据所述共同节点的多个目标位置对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合，包括：

获取所述多个目标位置分别对应的目标极坐标；

基于多个目标极坐标对所述函数关系进行离散处理，得到所述四边形网格集合对应的极坐标集合。