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公开(公告)号:CN113806930A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202111047135.X
申请日:2021-09-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本公开提出一种白盒与黑盒离散事件系统协同仿真的时序推进方法及装置,属于协同仿真时序一致技术领域。其中,所述方法包括:根据离散事件系统中各白盒子系统的当前步长确定当前安全时间距离和所述各白盒子系统的当前仿真时间;根据所述当前安全时间距离和所述离散事件系统中各黑盒子系统的当前仿真时间,计算所述各黑盒子系统的当前安全仿真时间;根据所述各白盒子系统的当前仿真时间和所述各黑盒子系统的当前安全仿真时间,确定仿真中下一个推进的子系统;按照所述下一个推进的子系统的事件表推进仿真。本公开克服了对黑白盒模型协同仿真中乐观推进策略的不足,引入一种改进的时序推进方法,在尽量规避黑盒模型仿真回滚的情况下实现时序一致性。
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公开(公告)号:CN112711859A
公开(公告)日:2021-04-27
申请号:CN202110040873.5
申请日:2021-01-13
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种基于主题消息总线的信息物理异构模型集成装配系统,属于信息物理系统智能控制技术领域。该系统包括:物理设备层,主题消息总线层,智能控制层以及仿真层;其中,所述物理设备层包含若干个工位单元,每个工位单元包括一台上位机和连接该上位机的若干台物理设备;每台物理设备通过所在工位单元的上位机与主题主题消息总线层连接,主题消息总线层、智能控制层和仿真层两两相互连接。该系统通过主题消息总线层将智能制造中信息物理系统的物理设备、工位、虚拟仿真模型,智能控制中心等异构模型的统一互联集成。本发明实时性高,兼容性强,可交互优化装配工艺,操作友好,可以应用于工业领域复杂产品的装配产线及其相关设备。
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公开(公告)号:CN110154024B
公开(公告)日:2020-09-15
申请号:CN201910431501.8
申请日:2019-05-22
Applicant: 清华大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出一种基于长短期记忆神经网络增量模型的控制方法,属于信息物理系统智能控制技术领域。该方法通过建模软件对装配线上的待装配产品装配机器人和装配任务实体建立虚拟模型,并基于动力学原理对装配机器人运动位姿进行精准的控制,通过虚拟装配规划可行的装配方案,实现虚实模型之间实时的精准映射,使实际的装配满足虚拟装配的误差要求,以维护虚拟模型与设备实体在运动过程中的时空一致性。本发明可提高虚拟装配结果的准确性,确保实际装配顺利完成。
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