論文の概要: Car Drag Coefficient Prediction from 3D Point Clouds Using a Slice-Based Surrogate Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02112v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 13:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.154115
• Title: Car Drag Coefficient Prediction from 3D Point Clouds Using a Slice-Based Surrogate Model
• Title（参考訳）: スライスベースサーロゲートモデルを用いた3次元点雲からのカードラッグ係数予測
• Authors: Utkarsh Singh, Absaar Ali, Adarsh Roy,
• Abstract要約: 本稿では,3次元車両形状の逐次スライスワイズ処理に基づいて,空力抵抗係数(Cd)の予測を行うための軽量サロゲートモデルを提案する。 DrivAerNet++データセットでトレーニングされ評価されたこのモデルは、Cd予測において高い判定係数(R2 > 0.9528)と低い平均絶対誤差(MAE approx 6.046 x 10-3)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The automotive industry's pursuit of enhanced fuel economy and performance necessitates efficient aerodynamic design. However, traditional evaluation methods such as computational fluid dynamics (CFD) and wind tunnel testing are resource intensive, hindering rapid iteration in the early design stages. Machine learning-based surrogate models offer a promising alternative, yet many existing approaches suffer from high computational complexity, limited interpretability, or insufficient accuracy for detailed geometric inputs. This paper introduces a novel lightweight surrogate model for the prediction of the aerodynamic drag coefficient (Cd) based on a sequential slice-wise processing of the geometry of the 3D vehicle. Inspired by medical imaging, 3D point clouds of vehicles are decomposed into an ordered sequence of 2D cross-sectional slices along the stream-wise axis. Each slice is encoded by a lightweight PointNet2D module, and the sequence of slice embeddings is processed by a bidirectional LSTM to capture longitudinal geometric evolution. The model, trained and evaluated on the DrivAerNet++ dataset, achieves a high coefficient of determination (R^2 > 0.9528) and a low mean absolute error (MAE approx 6.046 x 10^{-3}) in Cd prediction. With an inference time of approximately 0.025 seconds per sample on a consumer-grade GPU, our approach provides fast, accurate, and interpretable aerodynamic feedback, facilitating more agile and informed automotive design exploration.
• Abstract（参考訳）: 自動車産業は燃費と性能の向上を追求しており、効率的な空力設計を必要としている。 しかし、計算流体力学(CFD)や風洞試験のような従来の評価手法は資源集約的なものであり、初期の設計段階での急速な反復を妨げている。 機械学習ベースのサロゲートモデルは、有望な代替手段を提供するが、既存の多くのアプローチは、高い計算複雑性、限定的な解釈可能性、または詳細な幾何学的入力に対する不十分な精度に悩まされている。 本稿では,3次元車両形状の逐次スライスワイズ処理に基づいて,空力抵抗係数(Cd)の予測を行うための軽量サロゲートモデルを提案する。 医療画像にインスパイアされた車両の3次元点雲は、ストリームワイド軸に沿った2次元断面スライスからなる順序づけられたシーケンスに分解される。 各スライスを軽量のPointNet2Dモジュールで符号化し、スライス埋め込みのシーケンスを双方向のLSTMで処理し、縦方向の幾何学的進化を捉える。 DrivAerNet++データセットでトレーニングされ評価されたこのモデルは、Cd予測において高い判定係数(R^2 > 0.9528)と低い平均絶対誤差(MAE approx 6.046 x 10^{-3})を達成する。 コンシューマグレードのGPUで1サンプルあたり0.025秒の推論時間で、私たちのアプローチは高速で正確で解釈可能な空気力学的フィードバックを提供し、よりアジャイルでインフォメーションな自動車設計探索を可能にします。

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