一种基于人工神经网络的风噪声预测方法、装置及终端

本发明公开了一种基于人工神经网络的风噪声预测方法、装置及终端，属于汽车噪声控制技术领域，包括当接收到风噪声预测请求数据后，根据所述风噪声预测请求数据获取待开发车辆的类型和风噪声相关数据；根据所述待开发车辆的类型遍历风噪预测网络模型数据库选取相应的风噪预测网络模型，相应的所述风噪预测网络模型获取待开发车辆的风噪声相关数据通过计算得出不同工况条件下的风噪结果。本发明提供一种基于人工神经网络的风噪声预测方法、装置及终端，以数据驱动模式为基础，通过提取风噪关键件的几何造型特征建立风噪预测的人工神经网络，该方法突破了传统风噪预测技术需要大量人工参与且步骤繁复的局限，通过计算机运算节省人工校核数据的时间且减少误差与无关变量的干扰。继承了数值模拟软件成本低、可重复性高、不受环境限制等优势，并超越了仿真软件的计算速度，而且能使用以往仿真数据作为数据源弥补试验数据过少样本量不足的缺点。该方法可用于项目各个节点的预测，在短时间内快速给出风噪预测结果从而指导项目开发调整进度、修改风噪开发目标、节省工作站算力和试验成本。