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公开(公告)号：CN117951803A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311741514.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G16C60/00 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 一种基于材料侵彻模拟的车身防护性能优化设计方法，包括以下步骤：根据防护要求确定车身材料选型，建立描述弹丸与耙板材料结构和特性的材料模型，建立侵彻过程的物理模型；设置不同的试验条件，模拟弹丸侵彻过程，完成车身防护性能评估与优化设计。该方法采用显式动力学方法模拟外部冲击条件下车身材料的应力‑应变变化规律，完成对车身防护性能的评估，从而通过仿真的方式寻找有潜力的材料组合，有效降低了车身防护性能优化设计成本。
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公开(公告)号：CN117455155A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311392319.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明提出一种基于深度强化学习的特种保障车辆运维调度方法，从车辆调度中心提取历史数据，包括特种保障车辆类型和数量，历史任务信息，每种任务下派出的特种保障车辆类型和数量、所有车辆行车总距离和服务范围；据此设置深度强化学习状态变量、动作变量和奖励函数，依据状态变量和动作变量计算奖励函数，采用改进差分进化算法求解奖励函数，得到奖励函数最优解；求解完成后，将以上数据存储用于深度强化学习智能体学习，深度强化学习智能体利用存储数据更新参数；学习结果满足阈值条件后智能体学习结束，使用学习完成的智能体进行不同任务下的车辆调度。本发明利用深度强化学习泛化性和改进差分进化算法求解速度快特点，提高了问题求解速率。
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公开(公告)号：CN113074957B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110330179.7
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G01M17/007 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种空降车辆大部件支承状态在线监测装置与方法、服务器及存储介质，采集空降车辆不同行驶状态不同位置处的加速度传感器信号，读取空降车辆当前行驶状态下读取的总线参数信号，当空降车辆当前行驶状态为空降前行驶状态时，根据总线参数信号加速度传感器信号和总线参数信号，计算获得神经网络模型。当空降车辆当前行驶状态为执行空降任务状态时，根据加速度传感器信号和预设阈值，确定空降车辆故障状态代码。当空降车辆当前行驶状态为空降后行驶状态时，根据加速度传感器信号、总线参数信号和总线参数信号神经网络模型确定空降车辆大部件支承状态，大幅提高空降后行驶过程中对于空降车辆大部件支承状态监测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114662305A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210267455.4
申请日：2022-03-17
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于响应面法的动力舱及座圈开口可靠度计算系统及方法，属于可靠性评估领域。本发明的系统包括动力舱及座舱开口位置虚拟试验设计模块、开口位置动力学仿真模块、开口变形响应面模块、可靠度计算模块，先构建虚拟试验设计模块，确定试验方案；构造履带车辆动力舱及座圈动力学仿真模块，获取动力舱及座圈开口位置在不同工况、不同试验方案下的变形量；根据动力舱及座圈开口变形量及非线性最小二乘法，建立开口变形响应面模块；通过可靠度计算模块，获得动力舱及座圈开口的任务可靠度。本发明通过响应面法简化了动力舱及座圈的复杂结构计算；结合蒙特卡洛仿真实现多次随机抽样。本发明具有较强的工程可操作性，方法简便合理。
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公开(公告)号：CN114595769A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210231021.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本发明属于履带车辆动力装置故障预警技术领域，具体涉及一种基于油液光谱分析的履带车辆动力装置故障预警方法，包括：(1)用粒子群算法‑支持向量机对油液光谱数据进行概率密度估计，将概率密度函数进行积分得到该元素浓度的概率分布，结合动态权值确定光谱特征参数预警值和危险值；(2)通过在数据中加入补油量和检测时间间隔实现数据重构，对数据进行归一化处理后采用门控循环单元GRU预测模型对光谱特征参数进行预测，将预测曲线与预警值、危险值进行比较，从而实现故障分级预警。本发明具有较强的工程适用性，实现了光谱特征参数的阈值分类界定与分级预警的目的，该方法合理简便，为同类故障预警问题提供了方法依据。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN114595769B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210231021.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G01N21/25 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于履带车辆动力装置故障预警技术领域，具体涉及一种基于油液光谱分析的履带车辆动力装置故障预警方法，包括：(1)用粒子群算法‑支持向量机对油液光谱数据进行概率密度估计，将概率密度函数进行积分得到该元素浓度的概率分布，结合动态权值确定光谱特征参数预警值和危险值；(2)通过在数据中加入补油量和检测时间间隔实现数据重构，对数据进行归一化处理后采用门控循环单元GRU预测模型对光谱特征参数进行预测，将预测曲线与预警值、危险值进行比较，从而实现故障分级预警。本发明具有较强的工程适用性，实现了光谱特征参数的阈值分类界定与分级预警的目的，该方法合理简便，为同类故障预警问题提供了方法依据。
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公开(公告)号：CN119644150A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411559113.5
申请日：2024-11-04
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/385 , G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种车载锂电池剩余容量预测方法，其步骤包括：利用电池管理系统实现电池数据采集，云服务器对多辆电动车电池样本数据采用皮尔逊相关系数算法分析数据的多维特征的相关性，筛选出对电池容量影响较大的强特征；对数据进行标准化处理；根据输入数据维数，构建LSTM神经网络预测模型；根据神经网络结构设置混沌粒子群优化算法的参数，将混沌粒子群优化算法解得的最优参数用于LSTM神经网络；最后完成神经网络模型的训练和测试，得到可用于预测的LSTM神经网络模型。本发明利用皮尔逊相关系数算法进行电池容量相关特征分析，找出对电池容量影响较大的强特征，提高模型的准确性；采用混沌粒子群算法优化的LSTM神经网络模型进行预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN118260559B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410355371.5
申请日：2024-03-27
Abstract: 本发明公开了一种非平稳信号时频聚集性增强方法和系统，涉及信号时频聚集性增强技术领域，包括，收集非平稳信号进行预处理；对非平稳信号进行时频分析，定义权重算子；优化时频分析和权重算子目标函数，构建调幅和调频复合信号模型进行非平稳信号时频聚集性优化；评估优化后非平稳信号的时频聚集性并输出，将数据进行存储。本发明通过提出高阶加权时频稀疏表示，定义权重算子，并采用快速迭代收缩阈值算法进行优化，建立调幅和调频复合信号模型，针对快变信号具有更高的时频聚集性与鲁棒性，时频结果相对于理论瞬时频率准确性更高，相较于其他时频方法，时频聚集性与解耦性能均有所提升。
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公开(公告)号：CN119423689A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411290175.0
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: A61B5/00 , A61B5/363 , A61B3/113 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的脑力负荷评估方法，一、对装甲车辆乘员脑力负荷进行试验；二、分析装甲车辆乘员脑力负荷的试验数据；三、对试验数据进行预处理；四、对预处理后的数据进行多模态特征提取；五、利用提取的数据特征构建多模态数据图；六、将多模态数据图中的节点输入到图神经网络模型中进行特征融合；七、将融合后的特征经过一个全连接网络建立脑力负荷评价模型；本发明能够解决复杂作战任务条件下乘员的脑力负荷水平难以精确表征和度量的问题。
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