典型文献
基于三维深度学习的汽车气动性能实时预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
三维深度学习;阻力系数;气动外形;实时预测;点云;PointNet
中图分类号：
作者姓名：
祝雪峰;王发润;门济达
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
文献出处：
引用格式：
[1]祝雪峰;王发润;门济达-.基于三维深度学习的汽车气动性能实时预测)[J].计算机辅助工程,2022(04):31-37,42
A类：
B类：
三维深度学习,气动性能,实时预测,现代汽车,快速设计,深度学习算法,气动参数,空气阻力系数,Rhinoceros,车型,汽车模型,模型库,样条,曲面重构,车外,三维点云数据,FLUENT,CFX,逐个,风速工况,立三,测试数据,PointNet,深度学习框架,训练集,深度学习方法,快速预测,气动外形
AB值：
0.388562
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