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公开(公告)号：CN116542470A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310507651.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种智能无人集群任务规划决策方法，基于混合博弈的分层分布式决策框架。步骤如下：第一步：智能无人集群问题建模：n个智能体在已知区域内执行协同任务，任务区域由目标节点的集合表示；第二步：基于合作博弈求解集群空间部署策略：设置问题变量、约束和目标函数，建立合作博弈模型，利用三角函数启发式算法求解均衡解；第三步：基于竞争博弈求解分散编队自组织任务分配策略：设置问题变量、约束和目标函数，建立竞争博弈模型，利用分布式任务分配算法求解均衡解；第四步：根据全局目标和约束条件判断策略可行性，若满足要求，输出结果并执行任务；若不满足要求，则返回第二步。
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公开(公告)号：CN116306205A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211369902.3
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明提供一种基于离散事件和蒙特卡洛仿真方法评估复杂系统可靠性/可用性水平的方法。目的和解决的问题是：提升复杂系统模型的建模和可靠性评估的能力。该方法首先识别采用基本的建模元素构建系统的可靠性模型，这些基本的建模元素包括串联、并联、表决、旁联、桥联、载荷共享；模型构建完成后，基于离散事件仿真的方法，根据模型单元的失效分布，采样每一个单元的失效时间，当单元失效后，判断单元失效对于系统的影响，并记录在给定的任务时间内单元是否失效，若失效则记录系统的失效时间，若无失效，则记录为任务时间；最后，基于离散事件仿真过程，采用蒙特卡洛仿真方法，进行多轮仿真，得到在每一轮仿真过程中的系统失效时间，汇总并统计结果，得到系统的可靠度结果。
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公开(公告)号：CN114061974B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111292142.6
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明公开了一种面向可靠性数字孪生的刹车制动实验台，包括机架、驱动模块、惯性载荷模块、刹车制动模块和控制系统。本发明是由伺服电机启动后带动带轮系旋转，通过电磁离合器的分离与吸合控制传动轴的旋转，传动轴将动能传递到惯量飞轮，旋转刹车片在惯量飞轮的带动下旋转，电动推杆通过轴向进给运动带动进给刹车片压紧并摩擦旋转刹车片，直至刹车片停止相对运动完成一次刹车制动模拟实验，实验过程中由动态扭矩传感器、温度传感器和压力传感器实时采集相应数据并输入到控制系统中。实验台可以为建立刹车片可靠性数字孪生体提供物理实体和实时数据。
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公开(公告)号：CN115562975A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211140312.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明面向无人车在十字路口通行时与行人进行交互的场景，提出了一种基于社会生成对抗网络(Social‑GAN)的人车交互动态关键测试用例生成方法。它包含四大步骤：(1)构建十字路口无人车与行人的交互场景，分析确定无人车和行人行动轨迹的参数化处理方法；(2)搭建基于S‑GAN的十字路口无人车与行人交互过程行动轨迹生成模型；(3)准备数据集，训练基于S‑GAN的十字路口无人车与行人交互过程行动轨迹生成模型；(4)生成十字路口无人车与行人交互场景下完整的交互运动轨迹，确定动态关键测试用例。
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公开(公告)号：CN115526119A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211374071.9
申请日：2022-11-03
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/27 , G06N5/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种自动生成考虑故障事件时序的动态故障树模型自动生成方法。目的和解决的问题是：实现基于系统的状态机模型自动生成系统的考虑时序的动态故障树模型，保证建立的分析模型能够适用于动态系统的可靠性分析。该方法首先是构建动态系统的状态机模型，包括系统状态机和组成单元的状态机模型；其次，基于系统状态机和单元状态机模型，通过状态机和时序动态故障树的自动转换算法实现层次故障树模型的自动生成；最后，将生成多层次的时序动态故障树模型集成，形成系统的整体故障树模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114970890A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210356959.3
申请日：2022-04-06
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种由数字孪生驱动的生产系统跨层级预防性维修决策方法，包括步骤：S1：获取生产系统真实物理数据，采集设备及部件运行状态、退化情况、维修资源、产能信息；S2：将采集到的物理数据输入构建的数字孪生模型中进行预处理；S3：分析生产系统部件运行状态、维修资源及产量等约束，以最小化设备停机成本和部件维修成本为目标，建立生产系统跨层级预防性维修决策的混合整数线性规划模型，调用CPLEX优化求解器使用分支定界算法获得当前最优维修决策方案；S4：将维修决策方案输出的数据实时反馈至物理实体空间，从而实现生产系统运维的闭环管控。本发明的预防性维修决策方法可以在数字孪生技术应用背景下实时为跨层级生产系统设备部件给出最优维修决策方案。
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公开(公告)号：CN114966451A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210628633.1
申请日：2022-06-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于物理信息神经网络的电源产品剩余使用寿命在线预测方法，在电源产品可靠性工程技术领域，通过构建电源产品工作数据采集系统，实时采集电源产品运行数据；构建并训练电源产品物理信息神经网络模型，并通过数据采集系统实时采集的数据修正模型，能够在不完备数据信息条件下挖掘隐藏的物理信息，实现电源产品温度场重构，进而提取电源产品性能退化特征参数量，实现准确的电源产品剩余使用寿命在线预测。
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公开(公告)号：CN114896865A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210413445.7
申请日：2022-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生应用场景下基于自适应演化神经网络的健康状态在线预测方法。首先利用仿真模型生成各类工况下输入特征和健康状态表征量的数据集，将数据集划分为训练集和测试集输入神经网络，之后针对传统长短期记忆(Long short‑term memory,LSTM)神经网络模型固定滑动窗长划分样本对于短期局部波动不够敏感的问题，利用Kullback‑Leibler(KL)散度自适应学习神经网络参数，构建基于KL散度的动态滑动窗口LSTM(KL‑DSW LSTM)神经网络预测模型。最后基于仿真结果动态校准神经网络参数，实现预测模型自适应演化，开展健康状态长期高精度在线预测。
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公开(公告)号：CN114692403A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210296884.4
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于结构识别方法和二元决策图模型高效求解可靠性框图模型的方法。目的和解决的问题是：提升大规模复杂系统可靠性框图模型的建模能力和计算效率。该方法首先识别可靠性框图模型中的基本结构，如串联、并联、表决、和联，并将这些基本结构用一个复杂单元替代，递归调用该方法，最终形成一个具有层次化结构的简单可靠性框图模型；其次，从上到下遍历层次化可靠性框图模型，直至到最底层的模块，将这些模块按照结构类型转换为对应的二元决策图模型，并向上回溯，层层转换，最终形成层次化的二元决策图模型；最后，根据构建的二元决策图模型评估复杂系统的可靠性水平。
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公开(公告)号：CN113268870B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110546526.X
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06V10/98 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于蒙特卡洛的室外环境条件下图像识别可靠性评估方法。该方法基于蒙特卡洛模拟的技术，对室外环境下图像识别过程进行仿真测试，从而实现可靠性评估。它包含三大步骤：(1)建立图像识别可靠性影响因素集与室外环境分布模型；(2)进行蒙特卡洛抽样，分别生成室外环境状态和流量状态；(3)根据蒙特卡洛抽样的结果，对图像识别进行仿真测试；(4)根据仿真测试结果，评估图像识别可靠性。基于该方法即可对室外环境下图像识别可靠性评估提供指导。
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