摘要
本发明设计了一种基于生成对抗神经网络的孪生表面建模方法,通过机理多项式生成和实测扫描的方式构建孪生装配结合面的数据集;通过构建生成器和鉴别器形成生成对抗神经网络模型;构建动态多阶段训练策略,并在数据集上对生成对抗神经网络进行训练,构建孪生装配结合面的生成模型,提高复杂产品数字孪生装配场景下虚拟模型和物理模型的映射效率。
技术关键词
生成对抗神经网络
建模方法
系统误差
多项式
图像
样本
矩形
点云
神经网络模型
训练鉴别器
曲面
多阶段
颜色
生成对抗网络
轴向误差
数据
径向误差
密度
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