一种MBD模型的关键检验特性识别及其提取方法
授权
摘要
本发明提供一种MBD模型的关键检验特性识别及其提取方法，其步骤如下：一：解析MBD模型，获得三维标注和检验工具列表集合；二：后期标注依附特征类型、检验特性类型并提取精度，匹配检验工具；三：在几何模型和结构树上添加检验项目；四：编码组成染色体；五：随机生成初始种群；六：训练SVM预测模型；七：使用K折交叉验证计算个体的适应值；八：选择优秀个体组成新种群；九：交叉和变异生成新个体；十：若满足条件，执行步骤十一，否则返回步骤七；十一：将关键检验特性输出到excel表格中；通过以上步骤，可以识别出MBD模型中的关键检验特性，再提取标注信息并分配检验工具，最终输出到电子表格中，从而为现场检验提供后续指导。
基本信息
专利标题 ：
一种MBD模型的关键检验特性识别及其提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112733451A
申请号 ：
CN202110036971.1
公开（公告）日 ：
2021-04-30
申请日 ：
2021-01-12
授权号 ：
CN112733451B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
于勇劳欣欣鲍强伟赵罡
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京慧泉知识产权代理有限公司
代理人 ：
李娜
优先权 ：
CN202110036971.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/10 G06N20/10 G06N3/00 G06N3/12
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2021-05-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210112
申请日 : 20210112
2021-04-30 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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