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CAERI風(fēng)洞丨風(fēng)洞中心數(shù)字化平臺(tái)
中國(guó)汽研風(fēng)洞中心數(shù)字化平臺(tái)經(jīng)過(guò)歷時(shí)2年的縝密建設(shè)和周密調(diào)試，可為國(guó)內(nèi)汽車(chē)的自主研發(fā)提供開(kāi)放的公共技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，并提供空氣動(dòng)力學(xué)和聲學(xué)性能開(kāi)發(fā)的整體解決方案。預(yù)計(jì)于10月21日學(xué)術(shù)年會(huì)期間正式發(fā)布！
中國(guó)汽研風(fēng)洞中心數(shù)字化平臺(tái)是目前國(guó)內(nèi)首創(chuàng)的風(fēng)洞數(shù)字化平臺(tái)，風(fēng)洞試驗(yàn)量國(guó)內(nèi)第一，涉及車(chē)型種類(lèi)和數(shù)量國(guó)內(nèi)第一。
基于海量數(shù)據(jù)和行業(yè)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等技術(shù)，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，為風(fēng)阻/風(fēng)噪性能開(kāi)發(fā)項(xiàng)目提供概念設(shè)計(jì)、選型方案和數(shù)據(jù)支撐，更高效地輔助風(fēng)阻、風(fēng)噪性能目標(biāo)達(dá)成。
（數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)汽研2020年4月指數(shù)車(chē)輛測(cè)評(píng)）
1.風(fēng)阻/風(fēng)噪可視化
為進(jìn)一步挖掘測(cè)試數(shù)據(jù)價(jià)值，我們對(duì)各車(chē)型的空氣動(dòng)力學(xué)和氣動(dòng)聲學(xué)測(cè)試結(jié)果及車(chē)輛參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用適當(dāng)?shù)膱D表形式展示這些結(jié)果與相關(guān)參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，更加直觀的展示相關(guān)性能和特征參數(shù)的分布情況。
將車(chē)身表面和空間的流場(chǎng)結(jié)果量化為具體的數(shù)據(jù)，方便進(jìn)一步定量分析流場(chǎng)信息以及與仿真分析進(jìn)行比對(duì)。
（數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)汽研2020年4月指數(shù)車(chē)輛測(cè)評(píng)）
直觀展示風(fēng)噪測(cè)試結(jié)果，支持多車(chē)型、多工況、多通道結(jié)果對(duì)比分析。
2.風(fēng)阻系數(shù)預(yù)測(cè)
通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的深入分析，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能訓(xùn)練代理模型，分析輸入的參數(shù)變量對(duì)當(dāng)前整車(chē)狀態(tài)風(fēng)阻系數(shù)的影響，最終實(shí)現(xiàn)汽車(chē)風(fēng)阻系數(shù)的快速預(yù)測(cè)。
3. 數(shù)值風(fēng)洞
數(shù)值風(fēng)洞基于實(shí)體風(fēng)洞幾何特征和流場(chǎng)參數(shù)，高度復(fù)現(xiàn)中國(guó)汽研氣動(dòng)-聲學(xué)風(fēng)洞的試驗(yàn)測(cè)試環(huán)境，建立CFD仿真和試驗(yàn)的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)高效精準(zhǔn)的仿真分析。
4. 平臺(tái)數(shù)據(jù)安全保障
按照等保測(cè)評(píng)三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和建設(shè)，保障數(shù)據(jù)在構(gòu)建、傳輸和使用過(guò)程的安全，同時(shí)完善的網(wǎng)絡(luò)縱深安全防御體系和安全審計(jì)為數(shù)據(jù)全生命周期和系統(tǒng)功能層面提供有效的網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)。
本平臺(tái)已獲得等保測(cè)評(píng)三級(jí)證書(shū)
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