技术编号：37034149
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本方案属于科学计算、计算物理、人工智能、工业数字孪生领域，涉及复杂构型、任意运动/静止边界下几何体的离散方法，提出了一种复杂几何体无网格自适应离散方法和系统，基于图神经网络深度强化学习方法实现。背景技术、网格离散方法已经广泛应用于工程、物理、生物等领域的模拟和计算中，而且是现在进行区域离散化和数值离散化的主要方法，工程应用和数值理论上的研究相当成熟。然而，基于网格的数值模拟前提条件是在问题域生成网格，这就使得它天然地具有一定的局限性。在不规则或者很复杂的几何形状上构造出高质量的网格是一件很困难...
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