釜山大学利用人工智能优化引擎部件

新技术
2025-12-04 13:40

盖世汽车讯用于油循环和润滑的齿轮泵是汽车和液压系统中至关重要的部件。它们结构紧凑，每转流量大，吸力强。齿轮的齿形对发动机润滑和自动变速器液压系统的整体性能起着决定性作用。然而，传统的齿轮泵设计方法依赖于预定义的数学曲线和迭代调整，这限制了其优化的灵..

盖世汽车讯用于油循环和润滑的齿轮泵是汽车和液压系统中至关重要的部件。它们结构紧凑，每转流量大，吸力强。齿轮的齿形对发动机润滑和自动变速器液压系统的整体性能起着决定性作用。然而，传统的齿轮泵设计方法依赖于预定义的数学曲线和迭代调整，这限制了其优化的灵活性。

据外媒报道，釜山大学（Pusan National University）机械工程学院（School of Mechanical Engineering）Chul Kim教授领导的研究团队提出了一种新的设计方法。相关研究成果发表在期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。

图片来源：釜山大学

这项研究的关键在于使用人工智能，特别是条件生成对抗网络（CGANA）作为设计工具。研究人员没有采用传统的预定义数学曲线方法，而是训练了一个人工智能系统来自动生成新的转子轮廓。

该人工智能系统通过一个数据集进行学习，该数据集将特定的高性能轮廓几何形状与其实际性能数据关联起来。这项创新使其能够理解为什么某些形状的性能优于其他形状，并生成性能显著优于传统设计的全新高度优化几何形状。