本文提出了一种名为MeshONet的智能学习方法，旨在解决传统网格生成方法在效率与质量之间的平衡问题。研究表明，MeshONet的生成效率提高了四个数量级，并能针对不同几何形状实现泛化，增强了其实用性。

本研究提出了一种新方法“纪律性凸优化编程”，有效解决了现有网格生成方法在真实感和几何纹理方面的不足，显著提高了网格质量，并降低了数据需求。

本文提出了一种新算法DL-Polycube，将深度学习与多立方体方法结合，生成高质量的六面体网格，进而用于构建体积样条。该算法通过分类表面三角网格，显著加速网格生成过程，减少人工干预。

本文探讨了自适应网格细化（AMR）技术，结合深度强化学习和图神经网络等方法，提高网格生成的效率和准确性。研究表明，这些新方法在复杂模拟中优于传统技术，显著降低计算时间并提升网格质量。