[發明專利]一種自學習的三維建模方法和系統

在審

• 申請號: 202011065815.X
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112035905A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 牛哲哲;丁華;于興林;何洪巖;馮波
• 申請（專利權）人: 浙江吉利控股集團有限公司;浙江吉利汽車研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/10
• 分類號: G06F30/10;G06F30/20;G06F9/451;G06F111/16
• 代理公司: 北京智匯東方知識產權代理事務所(普通合伙) 11391
• 代理人: 康正德

1.一種自學習的三維建模方法，其特征在于，包括：

采集用戶在交互界面輸入的需求信息；

將所述需求信息與預存儲在數據庫中的若干設計資料進行匹配后選取與所述需求信息相關的一個或多個所述設計資料并顯示所述一個或多個設計資料；

實時監測和記錄用戶對所述一個或多個設計資料的修改過程；

根據所述修改過程對所述一個或多個設計資料進行更新并參數化構建形成參數化模型。

2.根據權利要求1所述的三維建模方法，其特征在于，實時監測和記錄用戶對所述一個或多個設計資料的修改過程之后還包括：

依據模糊聚類算法將修改過程中涉及的操作指令進行分類。

3.根據權利要求2所述的三維建模方法，其特征在于，根據所述修改過程對所述一個或多個設計資料進行更新并參數化構建形成參數化模型包括：

對分類后的所述操作指令進行關重度評估，根據評估結果從所述操作指令中選取有效特征數據；

將所述有效特征數據通過模型訓練形成標準模型數據；

將所述標準模型數據進行參數化構建形成參數化模型。

4.根據權利要求3所述的三維建模方法，其特征在于，根據所述修改過程對所述一個或多個設計資料進行更新并參數化構建形成參數化模型還包括：

基于所述數據庫中的標準、技術訣竅和模型數據對分類后的所述操作指令進行關重度評估，根據評估結果從所述操作指令中選取有效特征數據；

根據基于標準、技術訣竅和模型數據形成的專家模型數據框架將所述有效特征數據訓練形成標準模型數據；

將所述標準模型數據進行不同軟件系統的參數化構建形成滿足不同軟件系統格式要求的參數化模型。

5.根據權利要求4所述的三維建模方法，其特征在于，依據模糊聚類算法將修改過程中涉及的操作指令進行分類之前還包括：

實時監控和記錄用戶調用的軟件系統中的API及工具指令和服務器中的歷史模型數據、標準及技術訣竅。

6.一種自學習的三維建模系統，其特征在于，包括：

采集單元，用于采集用戶在交互界面輸入的需求信息；

匹配單元，用于將所述需求信息與預存儲在數據庫中的若干設計資料進行匹配后選取與所述需求信息相關的一個或多個所述設計資料并顯示所述一個或多個設計資料；

監控單元，用于實時監測和記錄用戶對所述一個或多個設計資料的修改過程；

自學習單元，用于根據所述修改過程對所述一個或多個設計資料進行更新并參數化構建形成參數化模型。

7.根據權利要求6所述的三維建模方法，其特征在于，所述監控單元包括：

數據預處理模塊，用于依據模糊聚類算法將修改過程中涉及的操作指令進行分類。

8.根據權利要求7所述的三維建模系統，其特征在于，所述自學習單元還用于：

對分類后的所述操作指令進行關重度評估，根據評估結果從所述操作指令中選取有效特征數據；

將所述有效特征數據通過模型訓練形成標準模型數據；

將所述標準模型數據進行參數化構建形成參數化模型。

9.根據權利要求2所述的三維建模系統，其特征在于，所述自學習單元包括：

特征篩選模塊，用于基于所述數據庫中的標準、技術訣竅和模型數據對分類后的所述操作指令進行關重度評估，根據評估結果從所述操作指令中選取有效特征數據；

模型訓練模塊，用于根據基于標準、技術訣竅和模型數據形成的專家模型數據框架將所述有效特征數據訓練形成標準模型數據；

模型構建模塊，用于將所述標準模型數據進行不同軟件系統的參數化構建形成滿足不同軟件系統格式要求的參數化模型。

10.根據權利要求2所述的三維建模系統，其特征在于，所述監控單元還包括：

數據采集模塊，用于實時監控和記錄用戶調用的軟件系統中的API及工具指令和服務器中的歷史模型數據、標準及技術訣竅。