基于特征识别的整车点云风阻系数集成预测方法及系统

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基于特征识别的整车点云风阻系数集成预测方法及系统
申请号:CN202510846677
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120354796B
公开日期:2025-09-02
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于特征识别的整车点云风阻系数集成预测方法及系统,涉及风阻系数预测技术领域,具体包括获取整车模型的点云数据,对所述点云数据进行预处理;构建分类网络模型,将预处理后的所述点云数据输入至所述分类网络模型中进行车型分类,并输出车型类别以及对应车型类别的概率值;构建若干个与所述车型类别一一对应的专一模型和一个泛化模型;判断所述车型分类标签中的最大概率值是否高于预设阈值,若是,则选择与车型类别对应的专一模型进行风阻系数预测,若否,则选择泛化模型进行风阻系数预测;本发明通过对车型进行分类并匹配适合的风阻系数预测模型,极大提高了预测速度以及预测结果的准确性。
技术关键词
集成预测方法 车型 分类网络 点云 整车 模型库 数据 标签 空间变换网络 KNN算法 预测阈值 多层感知机 预测系统 匹配模块 速度
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