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持续跟踪深度学习在车辆动力学代理模型中的应用趋势,自学了卷积神经网络与长短期记忆网络,并尝试将其引入底盘操稳特性预测场景。利用已有的仿真数据集,训练出能够快速映射悬架硬点参数与不足转向梯度的代理模型,单次评估耗时大幅缩短,为概念设计阶段的参数筛选提供了高效工具,相关探索结果在部门内进行了技术分享。

对底盘动力学仿真始终抱有深度钻研的热情,习惯反复校准模型参数以逼近真实工况,享受用数据驱动设计优化的过程。做事严谨且注重细节,在跨职能协作中能够快速理解设计、试验等不同视角的需求,并推动技术共识落地。精通Adams等仿真工具,对多体系统、NVH特性及结构减重有系统性认知,善于将复杂问题拆解为可执行的仿真方案。乐于探索新技术,主动将智能化辅助手段融入仿真流程,期望在底盘性能开发领域持续做深、做透。
持续跟踪深度学习在车辆动力学代理模型中的应用趋势,自学了卷积神经网络与长短期记忆网络,并尝试将其引入底盘操稳特性预测场景。利用已有的仿真数据集,训练出能够快速映射悬架硬点参数与不足转向梯度的代理模型,单次评估耗时大幅缩短,为概念设计阶段的参数筛选提供了高效工具,相关探索结果在部门内进行了技术分享。
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