融合气动力学修正算法的无人驾驶汽车造型形态推衍迭代设计方法

基本信息
批准号:51875306
项目类别:面上项目
资助金额:60.00
负责人:王波
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:2018
结题年份:2022
起止时间:2019-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:钟志华,周岳,卢兆麟,李彦龙,贾青,施雯,孟夏如,杨景全,余霄雁
关键词:
形态推衍无人驾驶汽车迭代算法汽车造型设计空气动力学
结项摘要

Autonomous vehicle is one of the important future trends in car industry, the development of autonomous vehicle and related technology would present new challenges and revolutionary opportunities for automotive styling: autonomous driving technology provides space for form research of automotive styling as well as requests better fusion of styling and aerodynamics. This research focuses on the specificity of autonomous vehicles, considering the construction of form parameter model and iterative algorithm theory, explores to build a form deduction iterative design method for autonomous vehicle styling fusing aerodynamics modification algorithm. The research work includes: defining original feature parameters of forms; researching visual perceptual feature parameters and related deduction algorithm of forms; researching aerodynamic feature parameters and related modification algorithm of forms; building data model of the styling constraint conditions of autonomous vehicles; on the basis of former research, building a form deduction iterative design method for autonomous vehicle styling fusing aerodynamics modification algorithm. This research will fill the international theory gap in autonomous vehicle field, and provide strong support for the development of autonomous vehicle field in China.

无人驾驶是汽车行业未来重要发展趋势之一,而无人驾驶汽车及相关技术的发展对汽车造型设计提出了新的挑战与变革的契机:无人驾驶技术既为汽车造型形态研究提供了更大空间,也对造型设计与空气动力学的融合提出了更高要求。本课题拟针对无人汽车造型的独特性,引入形态参量模型建构与迭代算法思想,探索建立融合气动力学修正算法的无人驾驶汽车造型形态推衍迭代设计方法。研究工作包括:提取形态原始特征参量;进行形态视知觉特征参量研究并建立形态视知觉推衍算法;进行形态气动力学特征参量研究并建立形态气动力学修正算法;进行无人驾驶汽车造型约束条件数据模型研究;基于上述研究,建立融合气动力学修正算法的无人驾驶汽车造型形态推衍迭代设计方法。以上研究将填补国际上无人驾驶汽车造型设计领域的理论空白,并为我国无人驾驶汽车领域的发展提供支撑。

项目摘要

无人驾驶是汽车行业未来重要发展趋势之一,而无人驾驶汽车及相关技术的发展对汽车造型设计提出了新的挑战与变革的契机:无人驾驶技术既为汽车造型形态研究提供了更大空间,也对造型设计与空气动力学的融合提出了更高要求。.本研究通过解构汽车曲面造型中的线、面、体结构,提出了汽车曲面造型的形态表征核心要素集,阐释了抽象形态形成与转化机理。在抽象基形阶段引入对于无人汽车的气动性能研究,提出了无人汽车低阻基本型的设计,并对其气动性能进行了深入研究。对汽车形态视知觉特征参量进行进一步的研究和提取处理,将设计师进行意象提取再表达的过程进行数学抽象而转化为可编程的数学模型,以便通过自编码器模型中多神经层参数传递的方法进行特征的提取与重组,实现对于车身形态特征的量化表征。给予车身形态量化表征,提出抽象形态视知觉推衍算法,构建了AutoStylist汽车智能设计模型。使用形态气动力学修正算法对造型的气动力学性能进行优化。在无人驾驶汽车造型前景设计研究的基础上,提出了两种可应用于整体造型比例姿态探讨和造型形面与结构创新的无人驾驶汽车抽象形态参数化约束模型,并完成了超过25套高质量的无人驾驶汽车造型方案。.项目相关研究共发表论文4篇,其中2篇为CSSCI检索论文。培养硕士研究生12人,其中7人已毕业。项目研究成果为无人驾驶汽车造型设计提供具有开创意义的,科学高效的设计方法,填补国际上无人驾驶汽车造型设计领域的理论空白,并为我国无人驾驶汽车领域的发展提供支撑。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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