奇瑞汽车股份有限公司桂富平获国家专利权
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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118886120B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410945097.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统是由桂富平;黄茁;彭艺;付杰设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，获取汽车三维模型造型数据，对所述三维模型造型数据进行预处理；利用预处理后的三维模型造型数据构建图网络数据；将所述图网络数据输入至GNN网络模型中，通过迭代地更新节点和边的特征学习节点之间的复杂关系，在每个图卷积层中，节点特征根据其邻居节点的特征进行更新，获取三维模型造型数据在图中传递和聚合的过程，通过多层图卷积层的迭代，提取节点之间的复杂关联关系，选择平均相对误差作为模型的损失函数，输出对应车型的三维模型造型数据的风险系数标签；本公开大大缩短预测的时间，减少计算的成本。
本发明授权基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于造型CAS数据的汽车风阻系数预测方法，其特征在于，包括： 获取汽车三维模型造型数据，对所述三维模型造型数据进行预处理； 利用预处理后的三维模型造型数据构建图网络数据； 将所述图网络数据输入至GNN网络模型中，通过迭代地更新节点和边的特征学习节点之间的复杂关系，在每个图卷积层中，节点特征根据其邻居节点的特征进行更新，获取三维模型造型数据在图卷积层中传递和聚合的过程，通过多层图卷积层的迭代，提取节点之间的复杂关联关系，选择平均相对误差作为模型的损失函数，输出对应车型的三维模型造型数据的风险系数标签； 所述风险系数标签的获取方式为：利用汽车三维模型造型数据进行流体力学仿真模拟或者风洞试验，得到对应车型的风阻系数标签； 所述GNN网络模型由三个图卷积层和两个全连接层组成，在每个图卷积层中，节点特征会根据其邻居节点的特征进行更新。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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