一种基于机器学习的汽车前侧窗流场激励快速预测方法

本发明公开一种基于机器学习的汽车前侧窗流场激励快速预测方法，包括以下步骤：1)利用波数频率谱分解方法对汽车前侧窗表面的时域流场数据进行处理，得到汽车前侧窗表面的频域流场激励数据；2)测量汽车几何参数数据，并与汽车前侧窗表面的频域流场激励数据形成映射；3)构建以汽车几何参数数据为输入、频域流场激励数据为输出的样本数据集；4)利用样本数据集对神经网络模型进行训练，得到前侧窗流场激励预测模型；5)测量待测车辆的几何参数数据，并输入至前侧窗流场激励预测模型中，得到待测车辆的前侧窗流场激励预测值。本发明可以实现对前侧窗激励的快速预测。