(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210792329.0 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 西安中电科西电科 大雷达技术协同 创新研究院有限公司 地址 710075 陕西省西安市高新区高新六 路38号腾飞创新中心B座6 06室 申请人 西安电子科技大 学 (72)发明人 焦永昌　于洪飞　翁子彬　张玉　 朱海明　 (74)专利代理 机构 陕西电子 工业专利中心 61205 专利代理师 田文英　王品华 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06F 111/10(2020.01) (54)发明名称 基于神经网络的电磁仿真软件网格质量评 价方法 (57)摘要 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。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115238542 A 2022.10.25 CN 115238542 A 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：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115238542 A 2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。 2.根据权利要求1所述的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， 步骤2.3中所述的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 误差是由下式得到的： 其中， MSE表示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， D表示远场雷达截面数据中数据的总数， 表示远场雷达散射截面数据中的第d个雷达 散射截面数据， 表示远场雷达 散射截面仿真数据中的第d个雷达 散射截面仿真数据。 3.根据权利要求1所述的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， 步骤3.1中所述的特征提取标准指的是， 通过对有限元网格数据和远场雷达散射截面均 方根误差数据进行参数相关性分析， 得到的与远场雷达散射截面均方根误差相关性大于 0.3的有限元网格特 征。 4.根据权利要求1所述的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， 步骤5.2中所述的损失函数如下： 其中， L(·)表示网格质量评估模型的损失函数， 表示训练集中的第i批次归一化后 的雷达散射截面数据， yi表示训练集中的第i批次数据经网格质量评价模型输出的网格评 价预测值， n表示训练集中样本的总数， n的取值与A的取值对应相等， ∑ 表示求和操作， i表 示训练集中的数据 序号， |·|表示取绝对值操作。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115238542 A 3