一种电磁仿真网格密度预测方法及其系统

本发明提出一种电磁仿真网格密度预测方法及其系统。采集射频集成电路的几何结构数据及对应的网格剖分结果；根据几何结构数据提取几何轮廓，然后将几何轮廓转换为几何二值图像；利用深度学习模型对几何二值图像预测灰度图像；根据预测的灰度图像获知电磁仿真网格密度。本发明在电磁场强变化剧烈特殊标记区域自动分配高密度网格，确保仿真精度；在电磁场分布平缓参数化区域采用低密度网格，减少冗余单元数量；且，保留了原始几何结构的拓扑信息，还通过灰度梯度直观反映局部网格密度需求，使得深度学习模型能够直接利用深度学习网络的局部感受野特性，高效捕捉几何轮廓与网格密度间的复杂空间关联。