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龙图腾网获悉西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司;西安电子科技大学申请的专利基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115238542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210792329.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法是由焦永昌;于洪飞;翁子彬;张玉;朱海明设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法在说明书摘要公布了：一种基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法，解决了现有方法模型训练时间长、数据生成消耗时间长、需要人工判别网格面质量的问题。该方法的实现步骤如下：生成有限元网格数据文件；生成远场雷达散射截面均方根误差数据集；生成训练样本集；获构建网格质量评价模型；训练网格质量评价模型；对网格质量进行评价。本发明利用拉丁超立方采样法选取数据，将归一化后的网格特征和归一化后的远场雷达散射截面的均方根误差组成训练集，构建并训练一个由多个线性层级联的网格质量评价模型。本发明提高了网格质量评价的效率，具有成本低、客观、评价标准统一的优点。

本发明授权基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评价方法，其特征在于，利用拉丁超立方采样法选取数据，将归一化后的网格特征和归一化后的远场雷达散射截面的均方根误差组成训练集，构建一个由多个线性层级联的网格质量评价模型；该评价方法的具体步骤包括如下： 步骤1，生成有限元网格数据文件： 步骤1.1，利用工程数值模拟软件构建一个散射体三维模型； 步骤1.2，采用拉丁超立方采样法，分别在设置的每个取值区间各选取A个数据组成数据组，其中，A≥100，所述设置的每个取值区间是按工程数值模拟软件中设置参数的区间要求为每个设置参数选取的一个取值区间； 步骤1.3，将数据组中的数据分B次导入工程数值模拟软件中，用每次导入的数据替换工程数值模拟软件中的设置参数值，对散射体三维模型进行网格剖分，输出网格剖分结果得到一个有限元网格数据文件，其中，B的取值均与A的取值对应相等； 步骤2，生成远场雷达散射截面均方根误差数据集： 步骤2.1，采用目标电磁仿真软件构建一个散射体三维模型，将每个有限元网格数据文件依次导入目标电磁仿真软件，用每次导入的有限元网格数据文件替换目标电磁仿真软件的网格剖分结果，对散射体三维模型进行仿真，得到该次仿真对应的一组远场雷达散射截面数据，将所有仿真对应的远场雷达散射截面数据组成远场雷达散射截面数据集； 步骤2.2，采用对比电磁仿真软件构建一个散射体三维模型，用对比电磁仿真软件自动生成网格剖分结果，根据该网格剖分结果对散射体三维模型进行仿真，得到该网格剖分结果对应的一组远场雷达散射截面仿真数据； 步骤2.3，计算远场雷达散射截面数据集中的每组远场雷达散射截面数据与远场雷达散射截面仿真数据之间的均方根误差，将所有远场雷达散射截面均方根误差数据组成远场雷达散射截面均方根误差数据集并对其归一化； 步骤3，生成训练集： 步骤3.1，按照特征提取标准从每个有限元网格数据文件中提取不少于10个网格数据； 步骤3.2，将从所有网格有限元网格数据文件提取的网格数据组成网格特征集，对网格特征集进行归一化； 步骤3.3，将归一化后的网格特征集与归一化后的远场雷达散射截面均方根误差数据集组成训练集； 步骤4，构建网格质量评价模型： 搭建一个由结构相同的7个线性层级联的网格质量评价模型，将模型中的第一至第七线性层的节点个数依次设置为14，32，64，32，16，8，1，将节点随机失活率依次设置为0.3，0.4，0.2，0.3，0.1，0.2，0； 步骤5，训练网格质量评价模型： 步骤5.1，设置训练参数，其中，初始学习率设置为0.01，批处理大小设置为32，梯度下降法的动量设置为0.9； 步骤5.2，将训练集输入到网格质量评估模型中，采用梯度下降法，迭代更新网络参数，直到损失函数收敛为止，得到训练好的网格质量评价模型； 步骤6，对网格质量进行评价： 步骤6.1，采用与步骤3.1和步骤3.2相同的方法，将待评价的有限元网格数据文件进行处理，得到归一化后的网格特征； 步骤6.2，将归一化后的网格特征输入到训练好的网格质量评价模型中，输出待评价的网格数据文件对应的网格质量预测分数。

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