基于卷积神经网络的多孔结构设计

摘要：

为在模型内部生成模式可控的多孔结构, 提出一种将二维孔隙模式转换到三维结构的设计方法. 首先将孔隙设计模式分为孔隙分布和孔隙形状2类特征, 然后使用卷积神经网络从训练集中提取孔隙分布特征, 最后使用一个模式转换流程将孔隙分布转化到三维网格模型中. 实验结果证明, 该方法能够为多孔结构设计提供一个有效的机制.

关键词：多孔结构、卷积神经网络、风格迁移、聚类、3D重建

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：739-746