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龙图腾网恭喜芯勍(上海)智能化科技股份有限公司申请的专利一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置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：CN114238676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111580480.X，技术领域涉及：G06F16/532；该发明授权一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置是由李成;简琤峰;林明梁;崔庆炎设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，对待检索的三维MBD模型，建立基于MBD的属性邻接图，以充分表达产品语义信息，所述产品语义信息包括MBD模型的几何和非几何信息；步骤S2，利用图神经网络将所建立的属性邻接图嵌入到连续向量空间中，根据具体的距离度量，并引入注意机制自适应识别更重要的特征信息，在连续向量空间中进行相似度匹配和排序，以相似度最高的模型作为待检索三维MBD模型的最终检索结果；步骤S3，以一系列MBD模型样本作为训练数据集，训练所述图神经网络，以使得训练后的所述图神经网络实现MBD模型的快速准确检索。

本发明授权一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的MBD模型检索方法，包括如下步骤：步骤S1，对待检索的三维MBD模型，建立基于MBD的属性邻接图，以充分表达产品语义信息，所述产品语义信息包括MBD模型的几何和非几何信息；步骤S1进一步包括：步骤S100，将待检索的三维MBD模型转化为STEP格式的模型；步骤S101，将所述STEP格式的模型转化为图结构的形式，并遍历该STEP格式模型中的每个面，生成面的节点并添加到模型的几何节点集；步骤S102，对于几何节点，遍历几何模型的几何节点集中的每个面,在属性邻接图中创建一个对应的图节点，并提取面的信息来初始化节点几何特性；步骤S103，对于非几何节点，遍历每个STEP格式的模型中的每个PMI信息，将PMI信息添加到模型的非几何节点集，并根据PMI信息的类型和内容初始化非几何节点；步骤S104，采用独热编码区分几何节点与非几何节点，并将其与相应的特征连接起来；步骤S105，初始化属性邻接图；步骤S2，利用图神经网络将所建立的属性邻接图嵌入到连续向量空间中，根据具体的距离度量，并引入注意机制自适应识别特征信息，在连续向量空间中进行相似度匹配和排序，以相似度最高的模型作为待检索三维MBD模型的最终检索结果；步骤S2进一步包括：步骤S200，将初始化后的属性邻接图输入图神经网络，所述图神经网络包括嵌入层、传播层和聚集层；步骤S201，计算嵌入后的节点状态以及嵌入后的边状态；步骤S202，计算邻居节点w到当前中心节点v的权重系数；步骤S203，使用softmax函数计算规范化邻居节点w到当前中心节点v的权重系数生成最终注意力系数；步骤S204，使用全连接层作为传播层的消息传递函数，计算t时刻节点之间的消息；步骤S205，利用最终注意力系数与t时刻节点之间的消息计算加权后的聚合消息；步骤S206，使用GRU作为节点状态更新函数，利用加权后的聚合消息更新节点状态；步骤S207，经过T轮传播后，通过聚集层输出所述待检索三维MBD模型嵌入向量表示；步骤S208，在计算出待检索三维MBD模型的嵌入向量表示后，与模型库中的所有MBD模型的向量表示进行相似度计算；步骤S209，将计算出的相似度结果进行排序，相似度最高的模型就是检索出的结果；步骤S3，以一系列MBD模型样本作为训练数据集，训练所述图神经网络。

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