车身的概念设计阶段是车身结构设计中保证性能的重要阶段,在设计的早期对车身的结构进行预测性的设计和分析,可以减少在后续的开发过程中的风险,并且缩短整个设计周期。在概念设计阶段,为了快速评估车身结构设计方案,缩短设计周期,快速建立参数化的车身概念模型成为一个关键问题。本文基于深度学习方法,提出了一种基于车身设计草图快速建立车身结构概念模型方案,并自主开发出了参数化车身概念结构智能建模模块。论文的主要内容如下:在研究基于深度学习的人脸关键点和人体关键点检测算法基础上,提出一种车身设计草图关键点检测算法,通过改进沙漏网络(HourglassNetwork)方法,实现了直接从一张设计草图中得到车身关键点的2D坐标位置。通过收集不同车型的设计草图来构建数据集,对草图中车身关键点2D坐标进行编码,对比分析关键点检测领域两种主流方法,分别是坐标回归方法和热力图回归方法,最后选用热力图方法回归关键点的坐标位置,热力图方法可以使网络更加容易训练,模型检测精度更高。基于OpenCASCADE开源几何引擎库,PyQt图形用户界面库,Excel电子表格,开发构建了车身概念设计系统S-iVCD的智能建模模块,该模块采用向导式界面,实现了从导入车身设计草图,自动检测关键点,到快速建立车身三维参数化车身结构概念模型的智能化、一体化设计流程,大大缩短了车身概念设计阶段车身结构概念模型的建模时间,提高了模型的设计效率。为实现了便捷的人机交互功能,智能建模模块开发了硬点、梁、底盘和板四个子模块,引导用户顺利完成车身结构概念模型的创建,并支持建模过程中对模型手动调整或修改;同时提供了数据转换功能,可以输出STEP格式的车身结构概念模型,实现了与其他三维CAD/CAE软件之间的数据交互;模型的所有设计参数自动储存于外部Excel电子表格,保证了模型与设计参数的同步化。最后进行了实例验证,将某车型的设计草图输入系统,通过操纵界面的方式快速建立此车型对应的参数化车身结构概念模型,并展示模型在UG软件中的打开效果,证明了本文提出方案的可行性以及S-iVCD系统智能建模模块的有效性和实用性。