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申请/专利权人：潍柴新能源商用车有限公司
摘要：本申请公开了一种轻型卡车风阻系数预判方法、设备及介质，方法包括：获取轻型卡车的外表面特征参数，并基于外表面特征参数，确定基本结构模型；将基本结构模型进行外流场模拟，以确定冷却系统阻力性能模型；基于基本结构模型和冷却系统阻力性能模型，确定模型输入变量，构建变量数据集；构建GA‑BP神经网络模型，并将变量数据集输入GA‑BP神经网络模型，至GA‑BP神经网络模型达到预设的结果；通过正交实验法对GA‑BP神经网络模型进行预测精度评估，以得到影响敏感度，并确定轻型卡车的风阻系数。本申请通过上述方法解决了轻型卡车风阻系数预判的资源消耗高、预判时间长、以及不适应车辆快响应的技术问题。
主权项：1.一种轻型卡车风阻系数预判方法，其特征在于，所述方法包括：获取轻型卡车的外表面特征参数，并基于所述外表面特征参数，确定基本结构模型；将所述基本结构模型进行外流场模拟，以确定冷却系统阻力性能模型；基于所述基本结构模型和所述冷却系统阻力性能模型，确定模型输入变量，并根据所述模型输入变量，构建变量数据集；其中，所述模型输入变量包括：驾驶室导流部件、轮胎轮罩、后视镜、进气格栅形状、A柱倾角、罩角板角度；构建GA-BP神经网络模型，并将所述变量数据集输入所述GA-BP神经网络模型，直至所述GA-BP神经网络模型进行交叉验证达到预设的结果；通过正交实验法对所述GA-BP神经网络模型进行预测精度评估，以得到预测样本数量对预测精度的影响敏感度；根据所述GA-BP神经网络模型，确定所述轻型卡车的风阻系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 潍柴新能源商用车有限公司 一种轻型卡车风阻系数预判方法、设备及介质
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