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公开(公告)号:CN115270217A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210892448.3
申请日:2022-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种粉末烧结制造及面向粉末烧结制造的拓扑优化设计方法,本发明提出的面向粉末烧结制造的拓扑优化设计方法能够充分发挥拓扑优化设计的优势;当前对面向粉末烧结制造的产品的进行结构设计时大多基于工程师经验,设计出来的产品的结构性能未达最优,而本申请中前面向粉末烧结制造的产品的结构设计由拓扑优化方案完成,且本发明提出的拓扑优化方案同时包含两相尺寸控制约束和连通性限制约束,经过本拓扑优化方案得到了反向模具的三维模型,反向模具所对应的产品的结构性能大大提升。
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公开(公告)号:CN109101628A
公开(公告)日:2018-12-28
申请号:CN201810922471.6
申请日:2018-08-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种量化评价MSV的边级视觉混杂程度指标计算方法,包括以下步骤:1)获取MSV中的任意一条边e,并计算其不可区分的像素距离值IPD,从边e的中心位置向左右方向分别扩展IPD的宽度,形成不可区分的像素区域IPA;2)将IPA中与边e相互交错的边加入交错边集合;3)对交错边集合按节点顺序进行分解,得到若干等距且相邻的节点对集合,利用并集操作消除重叠覆盖,得到消除重叠覆盖的交错边集合;4)根据消除覆盖的交错边集合与节点对集合计算边e的视觉混杂程度指标。本发明对MSV中边的视觉混杂程度进行定量评价,有助于为后续边采样工作提供可靠依据,进而有助于减少MSV中的视觉混杂程度,提高其可读性。
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公开(公告)号:CN110858225B
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN201810914247.2
申请日:2018-08-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于模块度的动态网络边采样方法,包括:初始化接受边集合、拒绝边集合、接收边顶点集合并获取图流;将所述第一条边加入至接受边集合并按照时间序列将图流中的下一条边作为待处理的边,再获取当前的社区数据集合并进行社区划分以及计算出模块度;将图流上的滑动窗口移动至待处理的边后再加入待处理的边重构新社区并计算出模块度;计算两个模块度的差值的绝对值并判断是否大于或等于预设阈值,若是则将所述待处理的边加入至接受边集合;再重复上述步骤继续处理下一条边直至所有边均被处理完;均处理完后依据最新更新的接受边集合和接受边顶点集合生成精简图流。通过该方法能够保留原始动态网络特性同时减少视图中的视觉混杂程度。
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公开(公告)号:CN118690599A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410699541.1
申请日:2024-05-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/10 , H01M10/613 , H01M10/6554 , H01M10/6556 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种电池冷却板设计方法及其电池冷却板。包括步骤:通过布林克曼惩罚力对固体区域和流体区域进行区分,以设计域平均温度进行拓扑优化,得到优化二维模型;在优化二维模型上建立三维模型进行轻量化设计,得到优化三维模型;对优化三维模型考虑Z方向约束的拓扑优化,消除步骤2拓扑优化结果中的复杂流道和复杂空腔,以获得可制造性的结构模型;对可制造性的结构模型进行有限元分析,获得综合性能优的优化电池冷却板结构。本发明通过基于电池冷却板散热性能、承载性能仿真分析和轻量化以及可制造性的优化设计方法,相比传统冷却板设计方法得到的产品更具有优异性能和可制造性。
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公开(公告)号:CN117592335A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311607509.8
申请日:2023-11-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/10 , G06F119/08 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种基于周长约束的导热结构拓扑优化方法。该方法采用两步过滤投影提取结构边界,以一定宽度的结构边界作为结构周长,构建基于周长约束的导热结构拓扑优化模型。本发明基于周长约束的导热结构拓扑优化方法,通过修改的两步过滤投影的方式得到了一种变密度拓扑优化结构边界的显式生成方法,解决了现有技术中导热结构经拓扑优化后结构复杂,难以加工制造或加工成本高的问题。
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公开(公告)号:CN109101628B
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN201810922471.6
申请日:2018-08-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/958
Abstract: 本发明公开了一种量化评价MSV的边级视觉混杂程度指标计算方法,包括以下步骤:1)获取MSV中的任意一条边e,并计算其不可区分的像素距离值IPD,从边e的中心位置向左右方向分别扩展IPD的宽度,形成不可区分的像素区域IPA;2)将IPA中与边e相互交错的边加入交错边集合;3)对交错边集合按节点顺序进行分解,得到若干等距且相邻的节点对集合,利用并集操作消除重叠覆盖,得到消除重叠覆盖的交错边集合;4)根据消除覆盖的交错边集合与节点对集合计算边e的视觉混杂程度指标。本发明对MSV中边的视觉混杂程度进行定量评价,有助于为后续边采样工作提供可靠依据,进而有助于减少MSV中的视觉混杂程度,提高其可读性。
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公开(公告)号:CN112199563A
公开(公告)日:2021-01-08
申请号:CN202011090374.9
申请日:2020-10-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/906 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于三角检测的图高度节点检测与分类方法,首先,构建节点与边的原始图G=(V,E),并根据原始图的结构信息计算出所有节点的度和邻居列表。然后从任意节点开始采用深度优先策略进行遍历,对遍历到的节点,检查其与父节点及祖父节点是否存在三角关联,如是则标记这三个节点。遍历完成后,所有未标记的高度节点为Star节点,而所有标记的高度节点为Pivot节点。最后,对节点根据度大小排序,位于前5%的Pivot节点为汇聚结构;同时节点度大小高于平均度的Star节点为大型星型结构。本发明实现了将三角检测应用于社交网络和网络脆弱性分析中,具有检测速度快、准确性高的特点,适合推广应用。
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公开(公告)号:CN110858225A
公开(公告)日:2020-03-03
申请号:CN201810914247.2
申请日:2018-08-13
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于模块度的动态网络边采样方法,包括:初始化接受边集合、拒绝边集合、接收边顶点集合并获取图流;将所述第一条边加入至接受边集合并按照时间序列将图流中的下一条边作为待处理的边,再获取当前的社区数据集合并进行社区划分以及计算出模块度;将图流上的滑动窗口移动至待处理的边后再加入待处理的边重构新社区并计算出模块度;计算两个模块度的差值的绝对值并判断是否大于或等于预设阈值,若是则将所述待处理的边加入至接受边集合;再重复上述步骤继续处理下一条边直至所有边均被处理完;均处理完后依据最新更新的接受边集合和接受边顶点集合生成精简图流。通过该方法能够保留原始动态网络特性同时减少视图中的视觉混杂程度。
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