一种基于机器学习模型的汽车风阻优化设计方法

本发明涉及汽车设计技术领域，具体公开了一种基于机器学习模型的汽车风阻优化设计方法，包括：收集不同车型的数据，并进行清洗和标准化处理；构建风阻预测模型，使用预处理后的数据训练模型，通过调整模型参数使预测误差最小化；选取关键设计变量，确定其变化范围，并构建参数化模型；在设计变量空间选取样本点，生成对应几何模型，计算风阻系数并建立样本点数据库；将样本点数据分为训练集和测试集，优化机器学习模型，结合优化算法搜索最优解，通过增加样本点迭代更新模型，直至满足精度要求；确定最优设计变量组合，生成优化后的汽车几何模型并通过CFD仿真验证，输出包含详细参数和优化结果的设计方案。