一种基于数据驱动的高增压发动机气道结构优化设计方法

本发明公开了一种基于数据驱动的高增压发动机气道结构优化设计方法，包括步骤是：先对气道中气门阀安装角度、气门阀座内径、气门座圈内径、气道喉口流通截面、缸盖/进气管交界面进行参数化设计并建立CAD模型；基于上述参数建立一维、二维、三维的CFD模拟矩阵；基于CFD模拟矩阵的模拟结果进行ML机器学习算法完成模型ML分类模型和ML回归模型的建立；ML分类模型与ML回归模型分别对气道结构优化水平进行定性、定量评价。采用本发明方法建立的智能模型，基于数据驱动来预测气道流动性能，可最优或较优的进行气道结构优化设计。

《一种基于数据驱动的高增压发动机气道结构优化设计方法》是一发明专利，专利号为 2020114427807，当前法律状态为已下证，由江苏科技大学提出申请，发明人为宋印东;徐毅煜;何家豪;程秀围;朱伟清;李超凡;曹如楼;车凯凯;王会，申请日期为2020-12-08，公开（公告）日期为2024-03-19，国际专利分类号（IPC）为 G06F 30/27 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：内燃机工程、计算流体力学、汽车动力系统、新能源混动系统、发动机、涡轮增压、汽油机、柴油机、混动发动机。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的高增压发动机气道结构优化设计方法，包括步骤是：先对气道中气门阀安装角度、气门阀座内径、气门座圈内径、气道喉口流通截面、缸盖/进气管交界面进行参数化设计并建立CAD模型；基于上述参数建立一维、二维、三维的CFD模拟矩阵；基于CFD模拟矩阵的模拟结果进行ML机器学习算法完成模型ML分类模型和ML回归模型的建立；ML分类模型与ML回归模型分别对气道结构优化水平进行定性、定量评价。采用本发明方法建立的智能模型，基于数据驱动来预测气道流动性能，可最优或较优的进行气道结构优化设计。

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