一种基于图神经网络的四面体网格简化方法

本发明公开了一种基于图神经网络的四面体网格简化方法，特点是对四面体网格模型中的每个四面体网格单元的每条网格边进行特征提取，预测每条网格边的删除概率以确定待删除网格边；对待删除网格边进行删除有效性检查，得到待删除网格边集合；最后对待删除网格边集合进行批量删除，直至待删除网格边集合为空为止，输出简化后的四面体网格模型；优点是本方法从几何、拓扑、质量、物理及空间等多个维度对网格边进行特征提取，并通过引入图神经网络技术，可自动学习网格边结构与仿真分析精度之间的关系，预测待删除网格边对整体网格分析精度的影响，实现以分析精度为导向的智能网格简化。