一种基于三维深度学习的汽车气动性能参数实时预测方法

摘要

本发明涉及一种基于三维深度学习的汽车气动性能参数实时预测方法，包括使用T样条构建汽车车身三维模型；利用CFD软件仿真计算模型的气动性能参数，并且将风速标签加入三维点云数据，以此构建训练数据集；基于PointNet网络做适应性修改，将处理后的点云数据作为深度神经网络的输入，调整训练参数，使用训练后的深度神经网络进行汽车气动性能参数预测等步骤。本发明实现了汽车气动性能参数的快速实时预测，通过对实验数据的直接应用避免了繁琐的CFD计算，对推动深度学习在空气动力学的应用具有重大意义。