汽車氣動布局設計是汽車設計中一個重要環(huán)節(jié)。通過降低汽車的氣動阻力系數(shù),可提高汽車氣動性能,這對于燃油車節(jié)能減排,電動車提升續(xù)航里程具有重要的意義。目前計算汽車氣動外形關鍵參數(shù)仍依賴于傳統(tǒng)流體力學計算方法,當網(wǎng)格數(shù)目和自由度增加時,計算時間將呈指數(shù)增長,這無法滿足現(xiàn)代汽車快速設計的要求。本文旨在發(fā)展一種基于三維深度學習的汽車氣動參數(shù)實時預測方法,該方法計算簡單、不需進行復雜運算、實時性較好。將深度學習與計算流體力學結合,可以解決數(shù)值仿真計算時間較慢、效率低的問題。本文主要工作如下:（1）構建汽車氣動仿真數(shù)據(jù)集。基于XFlow軟件,將ShapeNet三維模型數(shù)據(jù)集中的汽車模型,放入5種不同風速的虛擬風洞中進計算流體力學行數(shù)值仿真,并對仿真結果進行分析。構建了標簽為汽車氣動阻力系數(shù)的汽車氣動仿真數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集包含400個氣動仿真計算結果。（2）提出了基于O-CNN的汽車關鍵氣動性能參數(shù)實時預測方法。將汽車氣動仿真數(shù)據(jù)集中的三維模型數(shù)據(jù)存儲為三種不同層數(shù)的八叉樹結構�；贠-CNN神經(jīng)網(wǎng)絡,利用仿真數(shù)據(jù)集進行訓練并得出訓練模型。（3）對神經(jīng)網(wǎng)絡訓練模型進行驗證和測試。測試結果表明,三種神經(jīng)網(wǎng)絡... 

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)
        1.2.1 汽車空氣動力學研究
        1.2.2 深度學習在計算流體力學領域的應用
    1.3 本文主要研究內容
2 相關技術簡述
    2.1 無網(wǎng)格CFD理論基礎
        2.1.1 介觀模型和LBM簡介
        2.1.2 格子玻爾茲曼方法
    2.2 深度學習簡介
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.2.2 三維深度學習方法介紹
    2.3 本章小結
3 汽車氣動仿真數(shù)據(jù)集構建
    3.1 XFlow介紹
    3.2 汽車模型選取與仿真
        3.2.1 汽車CAD模型選取
        3.2.2 計算域的確定
        3.2.3 仿真參數(shù)的設定
    3.3 仿真結果分析
        3.3.1 速度場分析
        3.3.2 壓力場分析
        3.3.3 氣動阻力系數(shù)分析
    3.4 數(shù)據(jù)集的制作
    3.5 本章小結
4 基于O-CNN的汽車氣動參數(shù)實時仿真預測
    4.1 O-CNN介紹
        4.1.1 八叉樹結構
        4.1.2 八叉樹在O-CNN中的應用
        4.1.3 O-CNN的輸入
        4.1.4 O-CNN中的卷積計算
    4.2 用于汽車氣動參數(shù)實時仿真的O-CNN神經(jīng)網(wǎng)絡結構
    4.3 算法實踐
        4.3.1 軟硬件平臺
        4.3.2 數(shù)據(jù)集
        4.3.3 評價指標
        4.3.4 測試結果
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]乘用車燃料消耗量第四階段標準明年起實施[J]. 郭凱.  標準生活. 2015(01)
[2]商榷《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2012～2020年）》[J]. 吳憩棠.  汽車與配件. 2012(24)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的翼型空氣動力系數(shù)預測[J]. 黃繼鴻,蘇紅蓮,趙新華.  航空工程進展. 2010(01)
[4]計算流體力學（CFD）的通用軟件[J]. 翟建華.  河北科技大學學報. 2005(02)
[5]有限體積法中面積分離散格式的精度分析[J]. 馬亮,李亭鶴.  北京航空航天大學學報. 2000(05)
[6]降低國產(chǎn)載重汽車氣動阻力的實驗研究[J]. 傅立敏.  氣動實驗與測量控制. 1987(01)

碩士論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下乘用車節(jié)能隊列研究[D]. 李姝紅.吉林大學 2017
[2]格子Boltzmann方法理論及其在流體動力學中的應用研究[D]. 許鶴林.復旦大學 2010



本文編號：3689640