基于CNN的CAD模型到MCNP模型转换算法研究

摘要：

MCNP输入文件具有结构复杂,几何模型描述工作易出错的特点.本文利用卷积神经网络对CAD模型到MCNP几何模型的转换算法进行了改进,给出了卷积神经网络(CNN)图片分类对栅元位置信息进行判断的方法,实验结果显示改进后的算法在进行模型转换时具有更好的可扩展性和可靠性,对复杂CAD模型的兼容性更强,并为CAD模型的特征识别提供了一种新的方法.

关键词：CAD模型、MCNP几何模型、STEP文件、卷积神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院战略性先导科技专项课题XDA03030100;国家自然科学基金项目61562070;宁夏自然科学基金项目NZ15256,NZ14274,NZ14278.

在线出版日期：2016-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：109-115