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公开(公告)号：CN117389958B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311674460.8
申请日：2023-12-08
申请人： 中汽研汽车检验中心(广州)有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： G06F16/14 , G06F16/16 , G06F16/172
摘要： 本发明涉及计算机仿真领域，公开了一种mo文件的查找和处理方法。查找mo文件时，先在模型库类加载器的内存缓存中进行查找，按照模型库类加载器层级高低关系从高到低的顺序，在各模型库类加载器内存缓存中查找，如果查找未果，则从基础类型加载器的固态缓存开始，按照缓存级别从高到低、模型库类加载器层级高低关系从低级到高级的顺序，遍历剩余模型库类加载器的各级缓存。若查找到的mo文件为SRC数据结构对象格式，则不进行处理；若非SRC数据结构对象格式，则进行处理，存入相应的缓存中。这种查找和处理方法，查找速度快，且不会重复查找，在编译mo的过程中快速查找并转换成所需要的SRC数据结构对象，用于后续的编译仿真工作，加快整体编译速度。
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公开(公告)号：CN117389958A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311674460.8
申请日：2023-12-08
申请人： 中汽研汽车检验中心(广州)有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： G06F16/14 , G06F16/16 , G06F16/172
摘要： 本发明涉及计算机仿真领域，公开了一种mo文件的查找和处理方法。查找mo文件时，先在模型库类加载器的内存缓存中进行查找，按照模型库类加载器层级高低关系从高到低的顺序，在各模型库类加载器内存缓存中查找，如果查找未果，则从基础类型加载器的固态缓存开始，按照缓存级别从高到低、模型库类加载器层级高低关系从低级到高级的顺序，遍历剩余模型库类加载器的各级缓存。若查找到的mo文件为SRC数据结构对象格式，则不进行处理；若非SRC数据结构对象格式，则进行处理，存入相应的缓存中。这种查找和处理方法，查找速度快，且不会重复查找，在编译mo的过程中快速查找并转换成所需要的SRC数据结构对象，用于后续的编译仿真工作，加快整体编译速度。
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公开(公告)号：CN117454034B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311799996.2
申请日：2023-12-26
申请人： 中汽数据(天津)有限公司 , 中汽数据有限公司
IPC分类号： G06F16/957 , G06T17/00 , G06F16/958
摘要： 本发明提出一种跨平台三维可视化方法、计算设备及存储介质，属于计算机工业仿真与建模领域，通过将Modelica三维模型仿真结果中提取的三维数据发送至Web端，Web端再对数据进行解析、加工，并进行三维可视化渲染，实现了仅用一套Web端三维可视化代码，在不同平台的工业仿真软件中通过嵌入Web浏览器的方式均可进行三维可视化展示，从而达到提高开发效率、扩大用户群体、低成本维护以及提高用户体验等效果。
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公开(公告)号：CN117454034A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311799996.2
申请日：2023-12-26
申请人： 中汽数据(天津)有限公司 , 中汽数据有限公司
IPC分类号： G06F16/957 , G06T17/00 , G06F16/958
摘要： 本发明提出一种跨平台三维可视化方法、计算设备及存储介质，属于计算机工业仿真与建模领域，通过将Modelica三维模型仿真结果中提取的三维数据发送至Web端，Web端再对数据进行解析、加工，并进行三维可视化渲染，实现了仅用一套Web端三维可视化代码，在不同平台的工业仿真软件中通过嵌入Web浏览器的方式均可进行三维可视化展示，从而达到提高开发效率、扩大用户群体、低成本维护以及提高用户体验等效果。
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公开(公告)号：CN115293056B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211230801.8
申请日：2022-10-10
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/06
摘要： 本发明实施例公开了一种面向Modelica模型的多目标优化方法，包括：获取Modelica模型中待优化的各输入参数和各输出参数；生成由各输入参数的N个取值组合构成的初始种群；将当前种群中的各种群个体代入所述Modelica模型进行仿真；对所述当前种群执行快速非支配排序算法，得到各种群个体的第一非支配层级和第一拥挤度，计算各种群个体的第一适应度；根据所述第一适应度以及各输入参数的优先级，生成新的当前种群，以及对应的各输出参数的N个新取值组合，返回所述第一非支配层级和第一拥挤度的计算操作，直到达到设定的优化终止条件；在最终的当前种群中选取各输入参数的至少一个最优取值组合。本实施例多目标的同时优化。
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公开(公告)号：CN115293056A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211230801.8
申请日：2022-10-10
申请人： 中国汽车技术研究中心有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/06
摘要： 本发明实施例公开了一种面向Modelica模型的多目标优化算法，包括：获取Modelica模型中待优化的各输入参数和各输出参数；生成由各输入参数的N个取值组合构成的初始种群；将当前种群中的各种群个体代入所述Modelica模型进行仿真；对所述当前种群执行快速非支配排序算法，得到各种群个体的第一非支配层级和第一拥挤度，计算各种群个体的第一适应度；根据所述第一适应度以及各输入参数的优先级，生成新的当前种群，以及对应的各输出参数的N个新取值组合，返回所述第一非支配层级和第一拥挤度的计算操作，直到达到设定的优化终止条件；在最终的当前种群中选取各输入参数的至少一个最优取值组合。本实施例多目标的同时优化。
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