一种用于全工况道路的车辆驾驶循环构建方法

    公开(公告)号:CN108596208A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810236691.3

    申请日:2018-03-21

    Abstract: 本发明涉及一种用于全工况道路的车辆驾驶循环构建方法,包括以下步骤:分析车辆道路运行数据,利用主成分分析方法提取主要信息;根据聚类方法分类车辆运行数据;利用马尔科夫方法构建循环工况;根据K-S检验校核循环工况,组合不同类别下的工况,形成候选工况;根据不同时段、不同道路分类车辆运行数据;利用短行程方法构建循环工况;计算不同候选工况片段的特征值,合并特征值相似片段,完成工况构建。本发明将聚类方法与分类方法进行了有机结合,充分考虑了车辆运行过程中的可能发生的各种车辆运动特性和驾驶员操作特征,所生成的工况覆盖面广、适用性强,能够实现目标区域内全工况道路的驾驶循环构建要求。

    用于分析司机驾驶行为对车辆能耗敏感性的分析方法

    公开(公告)号:CN108681742B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201810327172.8

    申请日:2018-04-12

    Abstract: 本发明提出了一种用于分析司机驾驶行为特征敏感性的方法,包括:样本数据库的构建与数据预处理、二元弱分类器的构建与初始分界点的设定、Adaboost算法的集成与增强、分类精度计算与多岛遗传算法迭代优化等步骤。本发明具有较高的预测精度,可用于实际车辆驾驶行为评价过程中各特征参数对燃油消耗的敏感性分析与数值估计。利用皮尔逊相关性分析法进行多变量特征的筛选,并利用线性相关系数构建Adaboost算法的多级二元弱分类器,通过多岛遗传算法的寻优迭代,确定各个二元弱分类器的最佳分界点。本发明将三种不同用途的算法进行融合,形成具有自适应能力的强分类器,从系统层面更加全面、准确的理解多变量特征与多维度指标间的相互关系。

    酵母CUP1基因在动物饲养领域的用途

    公开(公告)号:CN103525865A

    公开(公告)日:2014-01-22

    申请号:CN201310462147.8

    申请日:2013-09-30

    Abstract: 本发明涉及基因工程技术领域,特别是涉及酵母CUP1基因在动物饲养领域的用途,并进一步提供相关CUP1基因的表达载体及其制备方法。本发明提供酵母CUP1基因在动物饲养领域的用途,所述动物饲养领域具体指促进动物对于饲料中铜的吸收率,促进动物的体重增加,并减少动物的铜排放,由此降低铜排放对土壤、水体等生态环境的污染。本发明发明人对酵母中的CUP1基因进行载体的构建,在建立的转CUP1基因的小鼠模型中,发明人发现转CUP1基因促进了小鼠的体重增加,并在促进了小鼠对饲料中铜的吸收率的同时,也减少了铜的排放,减少了铜排放对土壤、水体等生态环境的污染。

    一种用于全工况道路的车辆驾驶循环构建方法

    公开(公告)号:CN108596208B

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN201810236691.3

    申请日:2018-03-21

    Abstract: 本发明涉及一种用于全工况道路的车辆驾驶循环构建方法,包括以下步骤:分析车辆道路运行数据,利用主成分分析方法提取主要信息;根据聚类方法分类车辆运行数据;利用马尔科夫方法构建循环工况;根据K‑S检验校核循环工况,组合不同类别下的工况,形成候选工况;根据不同时段、不同道路分类车辆运行数据;利用短行程方法构建循环工况;计算不同候选工况片段的特征值,合并特征值相似片段,完成工况构建。本发明将聚类方法与分类方法进行了有机结合,充分考虑了车辆运行过程中的可能发生的各种车辆运动特性和驾驶员操作特征,所生成的工况覆盖面广、适用性强,能够实现目标区域内全工况道路的驾驶循环构建要求。

    一种用于分析司机驾驶行为特征敏感性的分析方法

    公开(公告)号:CN108681742A

    公开(公告)日:2018-10-19

    申请号:CN201810327172.8

    申请日:2018-04-12

    CPC classification number: G06K9/6227 G06K9/6256 G06K9/6267

    Abstract: 本发明提出了一种用于分析司机驾驶行为特征敏感性的方法,包括:样本数据库的构建与数据预处理、二元弱分类器的构建与初始分界点的设定、Adaboost算法的集成与增强、分类精度计算与多岛遗传算法迭代优化等步骤。本发明具有较高的预测精度,可用于实际车辆驾驶行为评价过程中各特征参数对燃油消耗的敏感性分析与数值估计。利用皮尔逊相关性分析法进行多变量特征的筛选,并利用线性相关系数构建Adaboost算法的多级二元弱分类器,通过多岛遗传算法的寻优迭代,确定各个二元弱分类器的最佳分界点。本发明将三种不同用途的算法进行融合,形成具有自适应能力的强分类器,从系统层面更加全面、准确的理解多变量特征与多维度指标间的相互关系。

    墙面打磨机器人垂直扫描感测装置

    公开(公告)号:CN212946926U

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202022038499.9

    申请日:2020-09-16

    Abstract: 本专利公开了墙面打磨机器人垂直扫描感测装置,包括垂直扫描感测机构、打磨机械臂机构、控制箱、移动安装平台,垂直扫描感测机构、打磨机械臂机构、控制箱分别安装于移动安装平台上,控制箱分别与垂直扫描感测机构、打磨机械臂机构连接,通过控制箱控制打磨机械臂机构对墙面进行打磨。本专利的装置将3D激光位移传感器固定在轨道上,通过控制箱内的plc控制实现3D传感器沿轨道上下移动,对墙面扫描获取墙面的3D信息,并将感测的信息传送到控制箱进行信息处理,然后,控制箱通过控制打磨机械臂机构,在六轴机械臂安装打磨机构,通过手眼标定,控制箱根据感测的处理结果对响应部位进行打磨。

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