基于三维深度学习的汽车气动性能实时预测
作者机构：大连理工大学汽车工程学院辽宁大连116024 大连理工大学宁波研究院浙江宁波315000
基 金：国家重点研发计划(2021YFB3300601) 国家自然科学基金(11872015)
出 版 物：《计算机辅助工程》 (Computer Aided Engineering)
年 卷 期：2022年第31卷第4期
页 码：31-37,42页
摘 要：为适应现代汽车快速设计的需求,采用基于三维深度学习算法的汽车气动参数实时预测,计算汽车的空气阻力系数。利用Rhinoceros软件对包含多种车型的汽车模型库进行T样条曲面重构,制作汽车外形的三维点云数据集;分别利用FLUENT和CFX对模型逐个进行不同风速工况下的仿真分析,得到相应的空气阻力系数,并建立三维深度学习的训练和测试数据集;采用PointNet深度学习框架训练并计算各模型的空气阻力系数。训练集的对比结果表明,采用深度学习方法快速预测汽车气动性能可得到基本满意的效果。
主 题 词：三维深度学习 阻力系数 气动外形 实时预测 点云 PointNet
学科分类：082304[082304] 08[工学] 080203[080203] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 0823[工学-农业工程类]
D O I：10.13340/j.cae.2022.04.007
馆 藏 号：203116290...
