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申请/专利权人：重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
摘要：本申请公开了一种屈曲预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，通过获取第一对象对应的3D模型数据，对3D模型数据进行特征提取，得到包括静态特征值和几何特征值的第一特征值数据，通过第一特征数据，可以对第一对象的材质及几何结构等物理属性进行准确表达。在此基础上，将第一特征值数据输入屈曲预测模型，进行屈曲预测，得到第一对象的屈曲预测值。这种利用屈曲预测模型来进行屈曲预测的技术方案，可以充分发挥机器学习的优势，使得屈曲预测方式与传统技术方案相比，无需执行仿真过程中繁琐的有限元分析工作，并且能够适用于第一对象的结构或者材料改动时的应用场景，在时间性能上有很大提升，提高了屈曲预测效率。
主权项：1.一种屈曲预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一对象对应的3D模型数据；对所述3D模型数据进行特征提取，得到包括静态特征值和几何特征值的第一特征值数据；其中，所述静态特征值用于表征所述第一对象的材料属性，所述几何特征值用于表征所述第一对象的几何特性；将所述第一特征值数据输入屈曲预测模型，进行屈曲预测，得到所述第一对象的屈曲预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 屈曲预测方法、装置、电子设备及存储介质
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