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公开(公告)号：CN116227385A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310239803.1
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及汽车空气动力学CFD分析技术领域，公开了一种基于汽车外造型和流场特征自适应网格加密策略和方法，包括以下步骤：步骤1：提取汽车的外造型几何模型；步骤2：将提取得到的外造型几何模型，以预设点作为基准点进行膨胀，并通过膨胀区域进行加密；步骤3：基于总压力流场函数在流场域的大小分布，进行流场自适应加密。本发明能够在不改变流场参数和其他边界条件的基础上，有效解决现有网格加密策略中存在的离散误差，能够达到更高的网格加密精度和数值计算精度。
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公开(公告)号：CN118013891B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410307268.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/15 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于汽车工程技术领域，尤其涉及一种基于数值风洞的空气动力学性能优化开发方法及系统，获取目标车辆的车面网格划分、PID命名、目标车辆内冷却模块各模组的惯性阻力系数和粘性阻力系数，并上传至汽车风洞仿真模型的软件平台进行位置调整、坐标系定义、基于4个WDU的位置与车轮匹配、宏观设计参数的识别和提取；根据预设的仿真分析标准进行各个PID的体网格生成设置、边界层网络设置和物理模型设置，以及各个计算域和求解器的设置；上传至超算云平台进行计算，并进行后处理流场信息提取和分类存储。本发明能够提高数值风洞的空气动力学性能优化开发的仿真分析精度，提高汽车空气动力学性能优化开发效率，缩短车型开发周期。
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公开(公告)号：CN118013891A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410307268.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/15 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于汽车工程技术领域，尤其涉及一种基于数值风洞的空气动力学性能优化开发方法及系统，获取目标车辆的车面网格划分、PID命名、目标车辆内冷却模块各模组的惯性阻力系数和粘性阻力系数，并上传至汽车风洞仿真模型的软件平台进行位置调整、坐标系定义、基于4个WDU的位置与车轮匹配、宏观设计参数的识别和提取；根据预设的仿真分析标准进行各个PID的体网格生成设置、边界层网络设置和物理模型设置，以及各个计算域和求解器的设置；上传至超算云平台进行计算，并进行后处理流场信息提取和分类存储。本发明能够提高数值风洞的空气动力学性能优化开发的仿真分析精度，提高汽车空气动力学性能优化开发效率，缩短车型开发周期。
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公开(公告)号：CN117951808A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410128177.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G01M9/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及汽车空气动力学风洞试验技术领域，具体为一种全尺寸整车风洞与数值风洞流场对标方法。包括建立基于复现全尺寸整车风洞试验测试环境的数值风洞仿真模型；进行全尺寸整车风洞试验，在不同测试风速和不同区域下，分别采集空风洞和试验段安装有测试车辆的流场信息数据及完整的试验数据；利用数值风洞仿真模型，在不同测试风速和不同区域下，分别进行空风洞和试验段安装有测试车辆的仿真分析，输出整车风洞试验中相同类型的数据；生成风洞试验与数值风洞仿真结果对比图；输出风洞试验与数值风洞仿真的结果差值报告图，并修正数值风洞仿真模型。该技术方案能够快速进行数值风洞仿真模型对标调教，提升整车空气动力学数值风洞仿真精度。
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公开(公告)号：CN117933090A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410164977.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量回归预测车内声压级的方法，包括：在仿真计算前，前侧窗上布置监测点；进行仿真计算，获得侧窗玻璃的压力场结果和监测点的时域结果；使用声学软件，将压力场结果转化为流致、声致声源，并计算得到车内人耳处声压级；将监测点数据转为频域数据，建立监测点数据和面数据的关系，以点数据代替面数据；以车辆特性及监测点数据，车内人耳声压级作为数据集，进行归一化处理后，建立支持向量回归模型；模型训练精度较高时，将车辆特性和监测点数据输入后，进行车内人耳声压级预测。本发明可以预测车内的声压级，且具有较高的精度。在后续车内声压级预测中，不再依赖传统的声学软件，进行流体计算后，直接计算得到车内声压级，降低软件成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227385B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202310239803.1
申请日：2023-03-13
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及汽车空气动力学CFD分析技术领域，公开了一种基于汽车外造型和流场特征自适应网格加密策略和方法，包括以下步骤：步骤1：提取汽车的外造型几何模型；步骤2：将提取得到的外造型几何模型，以预设点作为基准点进行膨胀，并通过膨胀区域进行加密；步骤3：基于总压力流场函数在流场域的大小分布，进行流场自适应加密。本发明能够在不改变流场参数和其他边界条件的基础上，有效解决现有网格加密策略中存在的离散误差，能够达到更高的网格加密精度和数值计算精度。
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公开(公告)号：CN118036508B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410377212.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及汽车仿真测试技术领域，具体为一种基于全尺寸汽车风洞的数值风洞仿真方法，包括：根据全尺寸实体汽车风洞关键部件的几何参数，构建数值风洞几何模型，并进行边界划分，再结合数值风洞几何模型和整车模型相对位置关系，进行数值风洞空风洞与整车模型的匹配，获取整车数值风洞仿真计算模型，并进行网格划分，根据整车数值风洞仿真计算模型的复杂度以及流动区域的重要度，对关键部件表面和空间进行网格加密设置；最后进行整车数值风洞仿真计算模型各边界的属性及参数设置、物理条件设置、求解参数设置，再自动后处理。本方案能有效提升整车CFD仿真精度以及仿真结果与试验结果的相关性，以使仿真结果能满足汽车空气动力学开发需求。
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公开(公告)号：CN118094765B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410230284.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车检测技术领域，公开一种自动识别车型设计参数的测量方法及系统，包括根据预设的文件命名规则，对待测量车辆所对应的整车模型的dbs或者nas模型文件进行文件名命名，得到该待测量车辆所对应的模型文件；将形成的该待测量车辆所对应的模型文件导入，并基于该导入的模型文件，通过循环遍历，识别出该待测量车辆所对应的整车模型中的各个PID命名；根据识别出来的各个PID命名，查找出含有特定关键词的PID命名，并做出对应的执行指令；对各个PID命名进行三维空间范围以及边界的精确测量；寻找出对应的PID命名的中心点，并计算出对应的PID的长度、角度以及面积，形成对应的待测量车辆测量结果。
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公开(公告)号：CN117952034B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410137486.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种高效稳健的仿真管理平台，包括用户端、管理端和HPC执行端，所述用户端和HPC执行端之间通过管理端建立连接；所述用户端用于供用户上传下载仿真文件和参数设置；所述管理端用于打包用户端上传的仿真文件，并根据参数设置生成作业阶段的任务需求向HPC执行端发送不同的作业阶段调用命令；所述HPC执行端根据作业阶段调用命令启用对应的节点执行作业，并逐阶段向管理端返回执行结果。本发明能够解决现有的风洞和CFD试验作业中，存在的耗时长、费用高的问题。
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公开(公告)号：CN117952003A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410090772.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 中国汽车工程研究院股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F18/27 , G06F18/231 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供了一种基于多元模型自适应与改进粒子群的气动优化方法，其包括以下步骤：获取目标值相关的影响因素，采集若干组相互独立的影响因素和满足正态分布的目标数据，将数据集采用预处理技术并归一化后按训练集和测试集进行划分；通过机器学习方法建立多个元模型，保存每个训练好的元模型参数文件和各个元模型的平均评价指标；建立改进了初始化，加入算术交叉和自然选择和自适应惯性权重的粒子群优化算法；将保存下的元模型参数文件作为改进后的粒子群算法的适应度计算函数，优化适应度输出优化后的输出结果。本发明通过构建元模型与改进的元启发式优化算法联合使用的最优化方法，在不影响仿真目标模型精度的情况下能减少优化迭代的仿真次数，进而减少对计算资源的消耗提升优化效率，同时自适应选择的多元模型具有灵活性和可扩展性，能在小样本量自适应地选择适合优化算法最优的元模型，进而获得更优的优化目标值。
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