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龙图腾网获悉湖南迈曦软件有限责任公司申请的专利一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法及系统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：CN121527349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610055560.X，技术领域涉及：G06T17/10；该发明授权一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法及系统是由崔向阳;曹业鸿;王飞奇设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法及系统，包括从几何数据源采集基础尺寸参数并参数化生成矩形基础实体；随机选择实体表面转换为B样条曲面，通过控制点网格定义和扰动约束引入曲面复杂性；将曲面替换基础实体表面形成复杂基础模型；对复杂基础模型表面进行三角化处理和点采样；基于采样点构建草图边界框，根据预定义特征库匹配特征类型并调整边界框以适应非平面边界；最后对特征进行编号标识并存储为结构化数据集。本发明通过自由曲面构建和程序化特征生成，解决了现有方法因规则立方体基础单元和串行处理导致的数据集真实性和多样性不足问题，提升了模型生成效率和AI训练适用性。

本发明授权一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种包含交叉特征的复杂模型数据集创建方法，其特征在于，包括： 步骤1，从几何数据源采集基础尺寸参数，在预设尺寸范围内参数化生成矩形基础实体； 所述步骤1包括： 基于采集的基础尺寸参数，采用边界表示法构建设计长宽高范围均为10-50毫米的立方体网格结构； 以构建的立方体网格结构作为基础，运用多线程并行计算方式同步生成多个矩形基础实体； 其中，立方体网格结构的生成过程包括：通过顶点坐标计算生成8个顶点，基于计算的顶点坐标采用边连接算法形成12条边，再以形成的边作为输入通过面片组合算法构成6个平面； 多线程并行计算采用动态负载均衡策略，为每个生成线程分配独立的内存空间，并通过互斥锁机制避免数据冲突； 步骤2，以所述矩形基础实体作为输入，随机选择三个表面，将选定表面转换为B样条曲面，其中，每个曲面采用密集控制点网格定义，控制点的扰动约束在原始平面法线方向范围内； 所述步骤2包括： 以建立的控制点网格为基础，采用高斯分布函数生成每个控制点在原始平面法线方向的随机偏移向量，偏移向量的幅度受限以避免曲面自交； 将带有随机偏移向量的控制点作为输入，应用非均匀有理B样条算法进行插值计算，生成B样条曲面； 其中，控制点网格的建立过程包括：将二维均匀网格点阵映射到三维平面空间，通过坐标变换算法实现网格点的精确定位； 随机偏移向量的生成采用约束优化算法，偏移方向约束在平面法线正负30度范围内，偏移量幅度限制在平面边长的5%以内； 步骤3，将步骤2所得的B样条曲面替换所述矩形基础实体的对应表面，获得具有复杂曲面特征的复杂基础模型； 步骤4，对步骤3所获得的复杂基础模型的选定表面进行三角化处理，获得三角形单元网格，并在所述三角形单元网格内进行点采样获得采样点； 步骤5，以步骤4采集的采样点作为输入，构建草图边界框，根据预定义特征库中的特征类型匹配草图类型，并调整所述草图边界框以适应B样条曲面的非平面边界； 所述步骤5包括： 识别草图边界框中与B样条曲面边界重合的边作为生成边； 基于识别的生成边，移除生成边，并沿B样条曲面的法线方向延伸草图高度，通过延伸后的草图边界完成与曲面几何的集成； 步骤6，按照步骤5调整后的草图边界框进行拉伸操作，生成三维特征实体，通过布尔运算将所述三维特征实体与所述复杂基础模型集成，生成交叉特征； 所述通过布尔运算将所述三维特征实体与所述复杂基础模型集成，包括： 通过依赖关系分析算法确定特征类别优先级顺序，建立特征优先级队列； 以建立的特征优先级队列为指导，采用构造实体几何树结构，按优先级顺序执行布尔差集运算； 布尔运算采用B-rep求交算法，计算三维特征实体与复杂基础模型的交线环，并根据布尔差集运算的定义，保留复杂基础模型中未被三维特征实体占据的区域； 所述步骤6包括： 所述交叉特征数量为8至12个； 在三角化后的表面区域内，通过蒙特卡洛采样算法完成概率均匀分布采样，以生成表征特征随机分布位置的采样点结果； 基于采样点结果，交叉特征的生成顺序采用动态优化策略，动态优化策略为根据各采样点所对应的待生成特征之间的几何依赖关系，实时调整特征的生成序列； 步骤7，对步骤6生成的交叉特征进行编号标识，并将包括编号标识及交叉特征的复杂几何模型实体按预设格式存储，输出为用于人工智能训练的结构化数据集。

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