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内容提要
南京理工大学研究团队提出的3DICPF框架结合AI与热力学建模，提升了三维红外场景模拟的效率与精度。该框架通过智能划分计算域、预测温度场和红外场景渲染，实现高效、低数据依赖的红外特性预测，适用于军事仿真等领域。
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关键要点
- 南京理工大学研究团队提出3DICPF框架，结合AI与热力学建模，提升三维红外场景模拟效率与精度。
- 传统三维红外场景模拟面临计算资源消耗大、动态目标与环境交互建模困难等挑战。
- 3DICPF框架通过智能划分计算域、预测温度场和红外场景渲染，实现高效、低数据依赖的红外特性预测。
- 框架的核心技术包括计算域智能划分、温度场智能预测和红外场景融合与渲染。
- YOLO模型对坦克目标的检测精度达99%，框架生成的3D红外图像与数值模拟结果相似度达88.13%。
- 3DICPF框架为三维红外场景模拟提供高效、低数据依赖的解决方案，适用于军事仿真等领域。
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