科创中国
汽车底盘结构件之设计分析与验证 (AI 应用) 项目介绍
发布时间:
2025-05-27
截止日期:2025-05-31
价格 双方协商
地区： 上海市 市辖区 嘉定区
需求方： 昆山***公司
行业领域
新能源和智能网联汽车
需求背景
- 技术背景：在汽车行业加速向新能源、智能化方向转型的当下，底盘作为汽车的关键组成部分，其设计与性能面临更高要求。传统底盘结构件设计主要依赖经验与常规的 CAE（计算机辅助工程）分析，开发周期长、成本高且难以精准应对复杂工况。随着 AI 技术在各领域的深入应用，将其引入汽车底盘结构件设计分析与验证，有望突破传统设计瓶颈，实现底盘结构的轻量化、高性能化设计，提升汽车整体性能与安全性。
- 技术需求
- AI 辅助设计优化：利用 AI 算法，如机器学习、深度学习等，对大量底盘结构数据进行分析，建立结构性能预测模型，快速生成多种满足不同性能指标的底盘结构设计方案，并通过智能算法筛选出最优设计，以缩短设计周期，提高设计效率与质量。
- 多物理场耦合分析：底盘在实际运行中承受多种物理场作用，如力学、热学等。借助 AI 技术实现多物理场耦合的精准分析，准确预测底盘结构件在复杂工况下的综合性能表现，为设计提供更全面、可靠的数据支持。
- 智能验证与测试：开发基于 AI 的智能测试系统，通过模拟实际工况，对底盘结构件进行虚拟测试验证，提前发现潜在设计缺陷。同时，结合传感器技术与数据分析，实现对实车测试数据的实时采集、分析与反馈，优化测试流程，提高测试准确性与效率。
需解决的主要技术难题
- 本项目主要聚焦于汽车制造行业，特别是汽车底盘零部件研发与生产领域。随着汽车智能化、电动化趋势的发展，无论是传统燃油汽车还是新能源汽车，都对底盘性能有了更高追求，项目成果将对整个汽车产业链产生积极影响，从零部件供应商到整车制造商，都能受益于更先进的底盘结构设计与验证技术 。
- 需解决的主要技术难题
- 数据质量与规模问题：获取大量高质量、多样化的底盘结构设计与测试数据存在困难，数据的不完整性、噪声等问题会影响 AI 模型的训练精度与可靠性，需要建立有效的数据采集、清洗与标注体系。
- AI 模型精度与泛化能力：开发的 AI 模型在复杂底盘结构与工况下，如何保证高精度的性能预测与设计优化，同时具备良好的泛化能力，能够适应不同车型、不同使用场景下的底盘设计需求，是需要攻克的关键技术难题。
- 多学科融合挑战：底盘设计涉及机械、材料、力学、电子等多个学科领域，实现 AI 技术与多学科知识的深度融合，协调各学科之间的复杂关系，以达到最优设计效果，在技术实施过程中存在较大挑战 。
期望实现的主要技术目标
- 设计效率提升：通过 AI 辅助设计，将底盘结构件设计周期缩短 30% 以上，快速响应市场需求，提高企业产品研发速度与竞争力。
- 性能优化：实现底盘结构件轻量化设计，在保证强度与安全性能的前提下，重量降低 15% - 20%，同时提升底盘的操控稳定性、舒适性等综合性能指标。
- 验证准确性提高：基于 AI 的智能验证与测试系统，将底盘结构件测试验证的准确性提高到 95% 以上，有效减少因设计缺陷导致的产品召回与质量问题 。
需求解析
解析单位：-（-） 解析时间：2025-06-27
柳峥
中国汽车工程学会
项目经理
综合评价
汽车底盘结构件AI设计验证技术需求高度契合汽车产业电动化、智能化转型趋势，其研发对推动汽车核心技术升级具有战略意义，同时面临多维度技术挑战。
需求紧迫性突出：传统底盘设计依赖经验与常规CAE分析，存在周期长、成本高、精准度不足等问题，难以满足新能源汽车对轻量化、高性能底盘的迫切需求。本技术通过AI辅助设计、多物理场耦合分析与智能验证，可大幅提升设计效率与产品性能，降低研发成本，对整车操控性、安全性提升具有关键作用，是汽车产业链升级的核心驱动力。
技术攻关难度高：数据质量与规模问题涉及多源异构数据的采集、清洗与标注，需解决数据缺失与噪声干扰；AI模型精度与泛化能力需突破复杂工况下的性能预测瓶颈，确保模型在不同车型与场景中的适用性；多学科融合挑战要求打破机械、材料、力学等领域知识壁垒，实现AI技术与多学科的深度协同，技术实现难度较大。
目标实现可行性较强：当前AI算法、大数据处理技术的成熟发展为技术攻关提供理论支撑，工业互联网平台的普及也为数据采集与分析奠定实践基础。
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