轎車幾何模型處理，外場與加密區域劃分； 2. 網格劃分，網格無關性驗證流程； 3. fluent汽車阻力仿真設置流程，網格調試與湍流模型匹配分析； 4. 后處理過程，提供源文件與答疑過程；

對某輕型轎車進行有限元建模，開展了整車風阻系數仿真分析，catia處理數據，hypermesh網格劃分，fluent分析

?本人從事汽車車身設計多年，長期就職于國內著名汽車設計公司，長年使用CATIA進行相關正逆向設計，且長年主持公司內外的CATIA培訓工作。目前已經成為某視頻教學網站CATIA逆向模塊的版主，同時為國內某專業教育培訓機構網站提供CATIA視頻教程。 ? ? 此逆向設計視頻的重點是講解尖角數據變圓角數據的過程，側重倒角命令的使用，結合實例講解倒角的規格及先后順序，從實例中總結一些規律，供學習者舉一反三

主要內容包括：視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻，卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟，圖像卷積與池化運算及MATLAB程序效果，識別合成數字用卷積神經網絡算法與MATLAB自帶函數程序，人臉識別用CNN識別數字自帶程序并作全面研究，GoogLeNet應用于識別狼狗，花朵及轎車等圖像，增強數據及圖像識別分類用自帶函數程序解決，合成數字圖像角度回歸預測及校正問題用自帶函數程序求解，

前7講著重于各種懸架的建模與基礎仿真分析，基本涵蓋上市面上95%轎車、MPV、SUV所用懸架類型；第8講著重講解了動力學模型的調參與KC仿真分析對象的名稱解釋；第9講以前后懸架為例，詳細講解了懸架KC分析，分析條目基本可以對標實車KC測試報告；第10講為中階內容，詳細講解了懸架靜態載荷的提取與分解。 5.