-
公开(公告)号：CN119829441A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411901199.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F11/3668 , G06F9/451
Abstract: 本发明属于多车协同作业的功能测试技术领域，具体涉及一种用于多车协同作业的综合测试系统及方法，系统包括人机交互模块、测试用例管理模块、测试过程控制模块、测试信息管理模块，通过开放的数据接口和体系架构，对软硬件资源进行统筹利用，对关键设备和关键参数进行等效替代，同时依托于可视化、图形化的测试用例构建窗口，元素库、判读规则库、协议库、仿真数据的一体化展现，友好的人机交互界面，实现多车协同作业测试用例的新建和重组、多种类型(指挥、规划、操控)激励注入、多车数据的采集和解析判读，完成对多车协同作业流程的测试，能满足设计人员和测试人员各种工况下对系统功能的验证，提高测试效率，为提升装备可靠性提供支撑。
-
公开(公告)号：CN119002268A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411069946.3
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于工业自动化技术领域，具体涉及一种基于分层原理的车辆自动控制参数多变量模糊控制方法，所述方法的实施原理结构分为三层：模糊计算层、结果协调层以及控制输出层；所述模糊计算层为每一个车辆自动控制参数变量的偏差和偏差的一阶导分配一个二维模糊控制器，分别计算该变量变化时被控系统的输入量；所述结果协调层对被控系统的输入量进行综合协调，计算得到被控系统的最终输入量；所述控制输出层将最终输入量结果对被控系统进行输入，对被控系统进行控制。相比于已有的模糊控制结构，该方法可以有效减少二维模糊控制器的使用数量，降低模糊控制算法在多变量时的控制复杂度和模糊规则的建立难度。
-
公开(公告)号：CN118838325A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410705540.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国北方车辆研究所
Abstract: 本公开提供了一种离线的两栖车辆复杂海况航迹偏离自动纠正方法，该方法通过判断当前车身姿态信息中的横荡加速度和纵荡加速度是否超过当前海况等级对应的姿态正常波动范围，判断是否处于航迹偏离状态；在确定偏离后，利用计算的偏移角和利用磁力计检测值确定的偏航角，确定纠偏角；以纠偏角#imgabs0#作为控制目标，内外侧转向舵的开合角度作为控制对象，以两栖车辆重力的作用线不超过履带支撑面端点作为水上安全转向判断标准，控制转向机构对航迹偏离进行纠正。使用本发明能够在卫星拒止情况下，依靠车载传感器数据，有效实现两栖车辆离线航迹自动纠偏。
-
公开(公告)号：CN117633915A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311304841.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F21/78 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络的数据销毁时间预测方法，用于解决当前数据销毁方法存在的适应性差和准确性差的问题。本发明以装甲车辆为研究对象，在深入研究装甲车辆数据销毁过程的基础上，挖掘出影响装甲车辆数据销毁时间的关键因素，并首次将BP神经网络应用于装甲车辆领域，构建装甲车数据销毁时间预测模型；最终利用装甲车数据销毁时间预测模型进行销毁时间预测。本发明使BP神经网络具备的优势与装甲车辆领域的特殊性相结合，丰富了当前数据销毁时间预测方法，填补了BP神经网络在装甲车辆数据销毁领域的空白。
-
公开(公告)号：CN119847801A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411744609.X
申请日：2024-12-01
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明属于车辆电子信息系统技术领域，具体涉及一种基于进程注入的显控自动测试系统及方法，系统包括：测试控制程序、总线仿真监控程序、被测显控软件以及Qt属性检视程序；显控自动测试系统通过Qt检视库的动态注入，实现被测显控界面的属性信息自动采集，避免人工目视方法与人工记录效率低、可信度不高的问题，为自动测试流程提供基础；基于仿真数据驱动的显控自动测试系统，保证仿真输入、显控界面呈现、输入与呈现一致性判断一系列测试进入自动测试过程，能提高测试效率、提高测试结果可信度；相比传统人工测试方式，该显控自动测试系统在测试过程中可积累测试数据，为测试模型建立提供良好的训练数据，也能够更好的融入数字化企业建设场景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118504799B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410551640.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06Q10/047 , G01C21/20
Abstract: 本发明属于区域全面搜索技术领域，具体涉及一种实现区域路网全覆盖的路径规划方法，所述路径规划方法根据区域路网信息情况，以实现路网全覆盖、路线总长度最短为优化目标，对搜索路径进行规划；所述路径规划方法包括：步骤1：邻接矩阵构建的环节；步骤2：路径序列规划的环节。所述路径规划方法以“路段遍历”为优化目标，能够使规划出的路径完全覆盖指定区域内的所有路段；同时，所述路径规划方法在每步决策中均从潜在目的点中选择与当前交通路口距离最近的一个作为目的点，因此规划出的路线总长度接近于路径最短的全局最优结果。所述路径规划方法具有较高的计算效率和稳定性，能够更加灵活的应用于路网不变而路径规划的起点随机变化的场景。
-
公开(公告)号：CN117633916A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311304842.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F21/78 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出了一种基于BP神经网络和遗传优化算法的数据销毁安全管控逆向最优策略，用于提高数据安全销毁的效率和准确性。包括构建装甲车数据销毁安全管控策略模型，所述装甲车数据销毁安全管控策略模型用于描述影响数据销毁时间的关键因素；利用BP神经网络构建装甲车数据销毁安全管控策略预测模型；利用装甲车数据销毁安全管控策略预测模型，预测满足销毁时间要求的单位步长内的，所有可能采用的安全销毁策略集；利用遗传算法，从符合数据销毁总时间要求的安全销毁策略集中选出最优销毁策略。
-
公开(公告)号：CN119004245A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410878867.0
申请日：2024-07-02
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种用于特种车辆健康管理的方法及装置，所述方法包括：获取各类传感器对应部件的采集数据，并将其存储到数据处理与分析设备中，数据处理与分析设备中存储的采集数据服从正态分布；依次选取正态分布中概率值为μ‑2σ，μ‑σ，μ，μ+σ和μ+2σ的采集数据，确定加权校正系数矩阵；基于所述加权校正系数矩阵对所述数据处理与分析设备中存储的数据进行校正，使用函数型数据分析方法对校正后的数据建立其随时间变化的函数关系；基于所述函数关系确定所述特种车辆各部件随时间的损伤情况。本方法可校正由于振动引起的数据波动性，并精确的描绘了各部件参数随时间连续变化的函数曲线，提高了各设备健康管理的精度，实现各部件在数据波动条件下的健康管理。
-
公开(公告)号：CN117633916B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311304842.1
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06F21/78 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出了一种基于BP神经网络与遗传算法的数据销毁安全管控方法，用于提高数据安全销毁的效率和准确性。包括构建装甲车数据销毁安全管控策略模型，所述装甲车数据销毁安全管控策略模型用于描述影响数据销毁时间的关键因素；利用BP神经网络构建装甲车数据销毁安全管控策略预测模型；利用装甲车数据销毁安全管控策略预测模型，预测满足销毁时间要求的单位步长内的，所有可能采用的安全销毁策略集；利用遗传算法，从符合数据销毁总时间要求的安全销毁策略集中选出最优销毁策略。
-
公开(公告)号：CN118504799A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410551640.5
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国北方车辆研究所
IPC: G06Q10/047 , G01C21/20
Abstract: 本发明属于区域全面搜索技术领域，具体涉及一种实现区域路网全覆盖的路径规划方法，所述路径规划方法根据区域路网信息情况，以实现路网全覆盖、路线总长度最短为优化目标，对搜索路径进行规划；所述路径规划方法包括：步骤1：邻接矩阵构建的环节；步骤2：路径序列规划的环节。所述路径规划方法以“路段遍历”为优化目标，能够使规划出的路径完全覆盖指定区域内的所有路段；同时，所述路径规划方法在每步决策中均从潜在目的点中选择与当前交通路口距离最近的一个作为目的点，因此规划出的路线总长度接近于路径最短的全局最优结果。所述路径规划方法具有较高的计算效率和稳定性，能够更加灵活的应用于路网不变而路径规划的起点随机变化的场景。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.024 seconds)
