一种多模态数据驱动的商用车车架性能预测方法与系统

本发明公开了一种多模态数据驱动的商用车车架性能预测方法与系统，所述方法包括：对车架的设计变量进行统一编码；基于量产车型的有限元仿真与试验结果构建多模态性能响应数据集，并采用最大均值差异与相关对齐算法实现仿真与试验数据的融合；构建融合结构拓扑与物理位置特征的图感知Transformer多任务预测模型，预测车架在多个典型工况下的关键性能指标；通过加权多任务损失函数联合训练，引入不确定度机制动态调整任务权重；训练完成后部署至推理引擎，实现秒级预测，并支持增量微调更新。本发明避免了重复建模与求解过程，显著提高了车架性能预测效率和适应能力，适用于多种结构构型和材料类型的商用车车架性能快速评估。