摘要
本发明提供复杂多元组合模型综合要素智能提取与重组发布方法,涉及系统综合建模仿真领域。该复杂多元组合模型综合要素智能提取与重组发布方法通过以下技术步骤实现:步骤1:多源模型数据准备与预处理,通过Modelica编译器解析目标系统的*.mo文件,生成包含组件声明、方程组的AST语法树;导入CAD模型的STEP格式几何数据,使用Paraview进行网格修复与特征边提取。本发明开发面向多源异构数据的轻量化数字指纹算法,在保持加密强度的同时,将千兆级CAD模型的特征提取耗时缩短至30秒内,构建可解释性智能确认框架,通过构建模型要素特征图谱,突破技术壁垒,开发基于语义网的模型要素关联规则库,实现几何参数与多物理场方程的自动绑定及智能提取。
技术关键词
面向多源异构数据
知识图谱构建
逼近理想解排序
节点
指纹算法
建模仿真
拓扑特征
格式
生成代码
决策方法
网络优化
数字孪生
物理
策略
数学模型
语义
参数
框架
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