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公开(公告)号：CN112677787A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110089757.2
申请日：2021-01-22
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC分类号： B60L53/16
摘要： 本发明公开了一种安全便捷的磁吸式充电枪，包括，检测单元100通过连接设置的永磁铁Y1和永磁铁Y4形成并联电路，开始充电，其用于检测初始状态、充电过程状态及满电状态；金属滑柱200为凹形，所述金属滑柱200卡合于充电桩300上，所述金属滑柱200通过设置连接的电磁铁D2和永磁铁Y2带动滑行，离开所述充电桩300，直至所述金属滑柱200与柱体400接触，所述检测单元100开始充电。本发明在充电时十分方便地吸附在车的表面，自动进行充电源与汽车的连接，而充电枪也并不会因此掉落产生二次伤害，本发明有着可控的安全性和更加好的操作性，并且和机械式充电有着相同的功率输出。
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公开(公告)号：CN111976497A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010870719.6
申请日：2020-08-26
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模糊控制的制动能量回收控制方法，包括，根据输入的制动踏板信号和车辆信息判断是否进行制动能量回收；若20％ 15km/h时，则进行所述制动能量回收；若为否，则不进行所述制动能量回收，且根据I曲线对前后轴的制动力进行分配；基于深度学习原则和模糊控制策略构建分析控制模型，分析进行所述制动能量回收时存在分配不同的制动力情况，完成控制。本发明通过控制模型对不同制动强度下的制动力分配情况进行分析，分别控制不同制动强度情况下的制动力的分配，在保证制动性能与制动平顺性的同时，大大提高了制动能量回收效率。
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公开(公告)号：CN111422106A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010269449.3
申请日：2020-04-08
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于可调节的旋转座椅，包括座椅单元、旋转单元和升降单元，座椅单元包括坐垫、靠背、调节件和支撑件，旋转单元包括底座、固定件、圆盘、连接轴、第一齿轮和换向件，升降单元包括第一铰接支座、第一滑动支座、第二铰接支座、第二滑动支座、第一连接杆、第二连接杆、连接柱、第三铰接支座和伸缩件。本发明所述装置通过采用4个齿轮的换向件，可以在不改变第二电机线路的前提下,随意改变座椅的转向方向；靠背可旋转至水平，通过支撑件中固定板、第一滑动板和第二滑动板等结构的一系列配合，可以在不改变第一电机线路的前提下，使三角支撑进行有规律的伸出以支撑靠背；通过升降单元可以使座椅进行升降调节。
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公开(公告)号：CN118230445A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410078970.7
申请日：2024-01-19
申请人： 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 内蒙古工业大学
发明人： 冯高山 , 凌文权 , 何水龙 , 吕书锋 , 许恩永 , 林长波 , 李超 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陈雪 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
摘要： 本发明属于车辆技术领域，公开了一种车辆状态预测方法、装置、设备及存储介质。本发明通过根据待预测商用车的车速信息、汽车总质量、距离信息以及轮胎受力信息建立所述待预测商用车的目标动力学模型；根据加速度信息和速度信息建立目标运动学模型；根据目标动力学模型、目标运动学模型以及预设前向欧拉积分方式，得到车辆状态模型；输入车载传感器采集的传感器数据至车辆状态模型，得到初始状态向量；根据初始状态向量进行状态预测，得到待预测商用车的状态预测信息。通过动力学模型和运动学模型得到车辆状态模型，输入传感器数据得到初始状态向量，最后进行预测得到状态预测信息，实现了对商用车进行状态预测，提高了状态预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117574314B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311603877.5
申请日：2023-11-28
申请人： 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学 , 湘西土家族苗族自治州自然资源和规划局
发明人： 许恩永 , 谭雪峰 , 何水龙 , 彭吉优 , 李超 , 林长波 , 李慧 , 展新 , 冯海波 , 王善超 , 冯高山 , 许家毅 , 邓聚才 , 陈乾 , 唐荣江 , 鲍家定 , 郑伟光 , 胡超凡 , 陶林 , 王方圆 , 陈钰烨 , 赵德平 , 吴佳英 , 张释天 , 梁明运 , 庞凤
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明属于决策级融合技术领域，公开了一种传感器的信息融合方法、装置、设备及存储介质。本发明通过在接收到多个融合传感器的待融合数据时，确定各融合传感器的三维检测向量；分别输入各融合传感器的三维检测向量至目标孪生神经模型，得到相似度信息向量；根据目标尺寸统一模型对所述相似度信息向量和各融合传感器的三维检测向量进行尺寸统一，得到各融合传感器的检测统一向量和相似度统一向量；根据所述相似度统一向量、各融合传感器的检测统一向量以及目标决策融合模型确定目标融合信息。通过上述方式，保证了在进行特征融合时，信息的有效性和完整性，弥补了单个传感器之间的局限性，大幅度提高了多个传感器决策级融合时的精度和效率。
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公开(公告)号：CN114459778A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111578500.X
申请日：2021-12-22
申请人： 东风柳州汽车有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01M17/04
摘要： 本发明公开了一种新能源卡车俘能板簧调节测试系统，其包括支撑架，所述支撑架包括底座和测试板，所述测试板垂直设置在底座上；以及，测试主体，所述测试主体安装在测试板上，测试主体包括板簧模块和蓄能模块，所述蓄能模块固定安装在板簧模块底部；本发明通过提供一种新能源卡车俘能板簧调节测试系统，可以将新能源车辆车架上的振动能量转换为电能进行重新回收，提升能量的利用率，并利用橡胶球囊配合的气体挤压效应来增强板簧的阻尼效果，削减传递振动水平，提升整车的舒适性，而且可以针对性的调节俘能板簧装置的减震参数。
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公开(公告)号：CN113552803B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110846298.8
申请日：2021-07-26
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于工况识别的能量管理方法，包括，利用K均值聚类算法对四种典型工况进行工况分类，计算四种典型工况的聚类中心；根据汽车参数建立等效燃油消耗最小控制策略；结合多岛遗传算法和序列二次规划算法，并利用Isight软件中的Task组件构建组合优化模型；利用组合优化模型对等效燃油消耗最小控制策略的变量和四种典型工况的聚类中心进行集成优化，获得最终的聚类中心和四种典型工况下对应的最优等效燃油系数；提取一段随机的行驶工况特征参数，进行工况分类，根据当前所属的典型工况类型和所述最优等效燃油系数进行功率的最优分配；本发明能够实现工况特征参数的识别，同时解决了单一局部或全局优化算法的缺点。
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公开(公告)号：CN111422106B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010269449.3
申请日：2020-04-08
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于可调节的旋转座椅，包括座椅单元、旋转单元和升降单元，座椅单元包括坐垫、靠背、调节件和支撑件，旋转单元包括底座、固定件、圆盘、连接轴、第一齿轮和换向件，升降单元包括第一铰接支座、第一滑动支座、第二铰接支座、第二滑动支座、第一连接杆、第二连接杆、连接柱、第三铰接支座和伸缩件。本发明所述装置通过采用4个齿轮的换向件，可以在不改变第二电机线路的前提下,随意改变座椅的转向方向；靠背可旋转至水平，通过支撑件中固定板、第一滑动板和第二滑动板等结构的一系列配合，可以在不改变第一电机线路的前提下，使三角支撑进行有规律的伸出以支撑靠背；通过升降单元可以使座椅进行升降调节。
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公开(公告)号：CN110364138A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910652894.5
申请日：2019-07-19
申请人： 桂林电子科技大学 , 东风柳州汽车有限公司
IPC分类号： G10K11/172 , G10K11/04
摘要： 本发明涉及振动噪声控制技术领域，具体为一种基于分流阻尼的双层隔声结构及控制方法，在双层板的入射板、辐射板内侧薄板中间分别粘贴压电薄片，通过压电片将机械能转化为电能，同时在空腔下方安放分流扬声器，由外部机械振动导致的空腔共振而产生的声音驱动扬声器的振膜产生机械振动，并带动与其相连的动圈移动，再通过外界分流电路转化为热能消耗掉，同时达到结构共振、空腔共振、耦合共振的全面控制，改善高低频隔声效果。
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公开(公告)号：CN116662902A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310634277.9
申请日：2023-05-31
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于SMA‑LSTM的驾驶意图识别模型的构建方法和装置，包括定义和准备驾驶意图识别模型的样本集，将样本集划分为训练集和验证集，构建长短期记忆网络结构，网络结构包括输入层、LSTM层、全连接层、softmax层以及输出层，在softmax层之前还包括优化层，用于根据所述LSTM层输出的驾驶意图矩阵h(t)与h(t‑1)对所述参数值进行调优；将训练集传入长短期记忆网络结构进行模型训练，生成初始驾驶意图识别模型；将验证集传入所述初始驾驶意图识别模型，确定所述长短期记忆网络结构的最佳参数，生成驾驶意图识别模型。根据上述技术方案，可以得到一个更加准确地驾驶意图识别模型，最终更加准确的判断出驾驶员当前的操作意图。
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