京西智行引入人工智能深度学习，加速悬架项目研发

京西智行 2026-06-25

全球智能底盘科技创领者京西智行将前沿的深度神经网络技术应用于AeroRide空气弹簧新项目的设计研发，成功将关键开发环节从数周大幅压缩至一小时，以最新突破性成果重塑了传统悬架项目的工程验证方式。

空气悬架系统的研发，涉及高度耦合的复杂变量，传统的“人工迭代+有限元分析”试错模式耗时极长。京西智行应用人工智能模型对AeroRide空气弹簧五个关键参数进行了优化：活塞工作区半径、活塞低支撑区半径、囊皮壁厚、设计位置充气压力和尼龙纤维帘线角度。

近期某悬架项目利用经过验证的有限元分析（FEA）数据训练人工智能深度学习模型

京西智行基于180组经过实验室大量测试验证的高质量仿真有限元分析数据集训练，创新构建了五层深度神经网络人工智能模型。该神经网络有效学习了关键设计参数与空气弹簧性能之间的关系，模型R²值达到99%，表明预测行为与仿真行为高度相关。

研发效率跃升

京西智行仿真分析经理Miroslaw Siemieniuk表示，人工智能技术不仅已在开发中得到应用，更将关键环节开发时间从数周大幅缩短至约一小时。项目显著缩减的时长意味着研发效率实现了超过80倍的提升。同时，该人工智能模型的预测精准度极高，误差率严格控制在极小范围内，意味着即使万一预测出现偏差也会很小且可控。