一种面向深度学习的机械3D结构的智能选配方法
公开
摘要
本发明适用于智能制造领域，提供了一种面向深度学习的机械3D结构的智能选配方法，包括：步骤1：构建Deep3D选型网络；步骤2：构建Deep3D选配网络；步骤3：基于新任务利用Deep3D选型网络及Deep3D选配网络为机械三维结构选配零部件及约束关系。此面向深度学习的机械3D结构的智能选配方法，提出基于Deep3D结构如何利用深度学习进行机械设计时选配零部件及约束关系。
基本信息
专利标题 ：
一种面向深度学习的机械3D结构的智能选配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580119A
申请号 ：
CN202210349633.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-04-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马佳高伟马腾邓森洋
申请人 ：
嘉森威滕（宁波）科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省宁波市保税区兴业大道8号一号楼（研发楼）B1008集中办公037号
代理机构 ：
青岛融智中创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
邹文婷
优先权 ：
CN202210349633.8
主分类号 ：
G06F30/17
IPC分类号 ：
G06F30/17 G06F30/27 G06N3/08 G06F111/04 G06F111/20
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
G06F30/17
机械参量或变量的设计
法律状态
2022-06-03 ：
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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