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麻省理工学院创建大量 3D 汽车设计数据集，用于打造未来的汽车
设计汽车是一个漫长而昂贵的过程。汽车制造商花费数年时间测试和调整汽车设计，尤其是为了改善空气动力学，这会影响燃油效率和电动汽车 (EV) 的续航里程。然而，这些测试通常是私密的，而且整个行业的突破进展缓慢。麻省理工学院的工程师们已经找到了一种使用 […]麻省理工学院创建大量 3D 汽车设计数据集来打造未来汽车的文章首先出现在 Knowridge 科学报告上。
来源:Knowridge科学报告汽车设计是一个漫长而昂贵的过程。
汽车制造商花费数年时间测试和调整汽车设计，尤其是为了改善空气动力学，这会影响燃油效率和电动汽车 (EV) 的续航里程。
然而，这些测试通常是秘密进行的，整个行业的突破进展缓慢。
麻省理工学院的工程师已经找到了一种使用人工智能 (AI) 大幅加快速度的方法。
他们创建了一个名为 DrivAerNet++ 的大型开源数据集，其中包含 8,000 多种汽车设计，并附有详细的空气动力学数据。
该数据集可以帮助工程师和设计师以前所未有的速度开发出省油且续航里程更长的汽车和电动汽车。
DrivAerNet++ 包括汽车设计的 3D 表示，主要分为三类：快背式（后部倾斜，像许多轿车）、三厢式（后部倾斜度更大，像双门轿跑车）和旅行车（后部平坦，像旅行车）。
这些设计是通过系统地调整长度、挡风玻璃角度和车轮尺寸等特征生成的。
这些设计对于每一种设计，麻省理工学院的团队都模拟了空气在汽车周围的流动方式，从而创建了高度精确的空气动力学数据。
这些信息至关重要，因为空气动力学显著影响电动汽车的燃油效率和能耗。
为了确保多样性，该团队使用先进的算法来检查没有两个设计是相同的。
每种车型都有不同的格式 - 例如 3D 网格、点云或尺寸列表 - 因此研究人员可以将数据集与各种 AI 工具一起使用。