[发明专利]针对常用部件的自动组件配合创建在审
| 申请号： | 201811343672.7 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109783839A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | A·迪夫卡尔;M·埃珀特;S·萨万特 | 申请（专利权）人： | 达索系统三维软件公司 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06T19/20 |
| 代理公司： | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人： | 刘瑜;王英 |
| 地址： | 美国马*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 方法和系统识别常用的CAD部件并应用机器学习技术来预测这些部件的可配合实体和相对应的配合类型，以自动将部件添加到CAD模型。示例方法包括访问存储在计算机数据库中的关于CAD模型零件的信息和相关的配合信息，以及将零件划分为具有类似全局形状签名的零件的多个聚类。响应于添加新零件，将新零件的实体的上下文签名输入到配合性预测器神经网络中以确定新零件的可配合实体。将(i)可配合实体的上下文签名和(ii)CAD模型的另一零件的实体的上下文签名输入到配合型预测器神经网络中，以确定实体之间的配合类型。基于确定的配合类型自动添加新零件和另一零件之间的配合。 | ||
| 搜索关键词： | 配合 神经网络 预测器 计算机数据库 部件添加 全局形状 系统识别 应用机器 自动添加 自动组件 配合性 聚类 存储 响应 预测 创建 访问 学习 | ||
【主权项】：
1.一种在真实世界对象的计算机辅助设计(CAD)模型中的几何实体之间自动地创建配合的计算机实现的方法，所述方法包括：访问存储在计算机数据库中的关于CAD模型零件的信息和相关的配合信息；将CAD模型零件划分为多个聚类，每个聚类包括具有类似全局形状签名的CAD模型零件；利用用于聚类的CAD模型零件的配合性信息来训练配合性预测器神经网络，所述配合性预测器神经网络被配置为响应于CAD模型零件的实体的上下文签名的输入而提供配合性信息；训练配合型预测器神经网络以识别两个实体之间的一种或多种配合类型；响应于新零件被添加到所述CAD模型：将所述新零件的多个实体的上下文签名输入到所述配合性预测器神经网络中以确定所述新零件的可配合实体；以及将(i)所述新零件的可配合实体的上下文签名和(ii)所述CAD模型的另一零件的实体的上下文签名输入到所述配合型预测器神经网络中，以确定所述实体之间的至少一种配合类型；以及基于确定的至少一种配合类型，在所述新零件的可配合实体与所述CAD模型的另一零件的实体之间自动地添加至少一个配合。
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