检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王凯卢明华景华牛鹏宇牛洪芳田国樽 100080 北京市海淀区北四环西路9号2106-030

本申请公开了一种无人机飞行控制仿真系统、设备及存储介质，属于电子设备技术领域。本申请提供的无人机飞行控制仿真系统，能够在每个周期内，基于控制指令和上个周期的导航数据，通过飞行控制模块、导航模块、传感器模型、飞机模型和... 详细信息

标准号: CN113110107A

本申请公开了一种无人机飞行控制仿真系统、设备及存储介质，属于电子设备技术领域。本申请提供的无人机飞行控制仿真系统，能够在每个周期内，基于控制指令和上个周期的导航数据，通过飞行控制模块、导航模块、传感器模型、飞机模型和作动器模型，对无人机进行飞行控制的模拟，从而实现对飞行控制系统的仿真，由于传感器模型、飞机模型和作动器模型为基于软件方式实现的模型，降低了进行飞行控制系统仿真测试的成本，且运行模型不需花费大量时间进行准备，实现了提高仿真测试效率的目的。

关键词：无人机飞行控制飞行控制系统传感器模型仿真测试仿真系统飞机模型作动器飞行控制模块存储介质导航模块导航数据电子设备飞行控制基于软件控制指令运行模型申请

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一种实时EGR率的确定方法及装置

一种实时EGR率的确定方法及装置

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作者：刘巨江周鑫何宇 510030 广东省广州市越秀区东风中路448--458号成悦大厦23楼

本发明公开了一种实时EGR率的确定方法及装置，该方法包括发动机控制单元确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率；发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气... 详细信息

标准号: CN113685279A

本发明公开了一种实时EGR率的确定方法及装置，该方法包括发动机控制单元确定发动机工作过程中的实时参数集合，该实时参数集合用于计算发动机的气缸的实时EGR率；发动机控制单元根据实时参数集合和预先建立的虚拟EGR传感器模型获得气缸的实时EGR率。可见，实施本发明通过将发动机的实时参数集合输入预先建立的虚拟EGR传感器模型中进行分析，能够得到精准的发动机气缸内的实时EGR率，有利于实现精准控制发动机气缸的燃烧温度，从而使得气缸内的燃油充分燃烧，从而减少有害气体的产生，实现EGR率的闭环控制；以及通过虚拟EGR传感器模型代替价格昂贵、体积庞大的EGR传感器，无需安装实体EGR传感器，能够降低硬件成本。

关键词：实时参数传感器模型集合气缸发动机控制单元发动机气缸预先建立虚拟传感器发动机发动机工作过程闭环控制充分燃烧精准控制硬件成本燃烧分析

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用于运行内燃发动机的装置

用于运行内燃发动机的装置

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作者： G.埃泽 S.施莱格尔 S.丁卡霍纳帕德国汉诺威

内燃发动机具有多个气缸，其分别分配有喷射阀、包括排气催化转化器的排气段以及λ探测器。设置第一分配单元，其设计来根据测量信号确定气缸专用的测量信号。设置观测器，其包括λ探测器的传感器模型，该传感器模型布置在观测器的反馈... 详细信息

标准号: CN105593495A

内燃发动机具有多个气缸，其分别分配有喷射阀、包括排气催化转化器的排气段以及λ探测器。设置第一分配单元，其设计来根据测量信号确定气缸专用的测量信号。设置观测器，其包括λ探测器的传感器模型，该传感器模型布置在观测器的反馈支线上。以此方式实现观测器，使得气缸专用的测量信号从输入端输送至观测器，并且关于各个气缸的观测器输出变量在输出端上是可用的。设置校准单元，其来施加包括气缸专用的混合物差值的干扰模式，并且响应于分别预先限定的干扰模式，根据关于各个气缸的观测器输出变量，调整λ探测器的测量信号与λ信号之间的分配规则。此外，设置第二分配单元，其设计来借助于分配规则进行测量信号与λ信号之间的分配。

关键词：观测器测量信号气缸探测器传感器模型分配单元分配规则干扰模式输出变量设置催化转化器内燃发动机多个气缸分别分配校准单元预先限定混合物排气段喷射阀输出端输入端输送至可用排气设计支线施加布置反馈响应分配确定调整进行

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用于运行内燃机的装置

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作者： R·阿扎德德国汉诺威

设置一个配置单元，它被设计用于依据Lambda探测器的测量信号确定针对特定气缸的Lambda信号和依据该针对特定气缸的Lambda信号确定各气缸与由针对特定气缸的Lambda信号平均的Lambda信号相关的Lambda偏差信号。此外设置一个观察器，它包... 详细信息

标准号: CN102076945A

设置一个配置单元，它被设计用于依据Lambda探测器的测量信号确定针对特定气缸的Lambda信号和依据该针对特定气缸的Lambda信号确定各气缸与由针对特定气缸的Lambda信号平均的Lambda信号相关的Lambda偏差信号。此外设置一个观察器，它包括Lambda探测器的一个传感器模型，它布置在观察器的一个反馈支路中。观察器被如此设计，使得针对特定气缸的Lambda偏差信号从输入端侧输入观察器中并且与各气缸相关的观察器输出参数代表各气缸的喷射阀的喷射特性与预定的喷射特性之间的偏差。设置一个参数检测单元，它被设计用于从针对特定气缸的混合物偏差中施加一个预定的干扰图案。它此外被设计成响应各预定的干扰图案而改变传感器模型的至少一个参数作为检测参数，直到观察器输出参数中的至少一个以预定的方式代表干扰图案的与其气缸配置的分量。该至少一个检测参数被输出。

关键词：特定气缸干扰图案气缸传感器模型喷射特性偏差信号探测器参数检测单元参数代表测量信号反馈支路方式代表气缸配置混合物喷射阀输入端检测响应

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基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法

基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法

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作者：任尚杰孙凯董峰 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明涉及一种基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法，包括下列步骤：从已有的人体胸腔影像图像集中提取待测肺部形状和胸腔轮廓形状，得到肺部和胸腔的二值图像；根据二值图像建立相应的包括传感器模型和待测内含物在内的EIT仿真模... 详细信息

标准号: CN109859285A

本发明涉及一种基于空洞卷积网络的电阻抗图像重建方法，包括下列步骤：从已有的人体胸腔影像图像集中提取待测肺部形状和胸腔轮廓形状，得到肺部和胸腔的二值图像；根据二值图像建立相应的包括传感器模型和待测内含物在内的EIT仿真模型，胸腔轮廓形状用于建立传感器模型，肺部形状用于建立一定电导率的内含物；考虑模型误差，在EIT仿真模型基础上进行数据增强；求解上一步骤处理后的仿真模型正问题，得到图像重建所需的边界测量电压，建立CNN模型，测量电压和胸腔二值图像作为CNN模型的输入，以待测肺部图像作为CNN模型的输出。

关键词：胸腔二值图像仿真模型肺部传感器模型测量电压轮廓形状图像重建内含物电导率肺部图像模型误差人体胸腔数据增强影像图像电阻抗卷积求解空洞输出网络

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用于模拟可移动物体状态的方法和系统

用于模拟可移动物体状态的方法和系统

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作者：赵开勇于松周郑石真马岳文 518057 广东省深圳市南山区高新区南区粤兴一道9号香港科大深圳产学研大楼6楼

系统和方法用于模拟可移动物体的操作。通过执行可移动物体模型来模拟可移动物体的一个或多个状态。每个模拟状态与可移动物体的模拟状态数据相关联。通过执行多个传感器模型来确定分别与一个或多个模拟状态相对应的一组或多组模拟传感... 详细信息

标准号: CN109891347A

系统和方法用于模拟可移动物体的操作。通过执行可移动物体模型来模拟可移动物体的一个或多个状态。每个模拟状态与可移动物体的模拟状态数据相关联。通过执行多个传感器模型来确定分别与一个或多个模拟状态相对应的一组或多组模拟传感器数据。通过执行环境模型来确定可移动物体周围的模拟环境的环境数据。向可移动物体控制器提供一组或多组模拟传感器数据，可移动物体控制器被配置为生成用于调整可移动物体的状态的控制信号的。向视觉模拟器提供模拟状态数据和环境数据，视觉模拟器被配置为使可移动物体在一个或多个模拟状态下的操作可视化。

关键词：可移动物体模拟状态模拟传感器数据模拟器环境数据控制器视觉可移动物体模型传感器模型环境模型控制信号模拟环境可视化配置关联

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用于运行内燃机的装置

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作者： R·阿扎德德国汉诺威

标准号: CN102076945B

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基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法

基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法

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作者：霍梦真吴涛段海滨邓亦敏吴江魏晨夏洁周锐 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价... 详细信息

标准号: CN110109477B

本发明公开一种基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法，其实现步骤为：步骤一：搭建无人机动力学模型；步骤二：搭建具有感知能力无人机传感器模型；步骤三：搭建无人机目标搜索图模型；步骤四：建立无人机目标搜索代价函数模型；步骤五：设计多目标鸽群优化算法；步骤六：设计基于鸽群智能反向学习的多目标鸽群优化算法；步骤七：输出无人机目标搜索仿真轨迹图。该方法解决了无人机在复杂战场环境下对未知环境判断不准确而带来的问题，更具有实际应用价值，提高了复杂环境下目标搜索的可行性与高效性，有效缩短搜索时间，从而提高无人机搜索目标的效率和成功率，以节省作战时间，保存作战实力。

关键词：目标搜索多目标群优化算法代价函数模型传感器模型动力学模型多目标控制无人机集群仿真轨迹复杂环境感知能力搜索目标未知环境战场环境智能高效性图模型作战成功率搜索输出保存学习应用优化

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基于鸽群智能反向学习的无人机集群多目标控制优化方法

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作者：霍梦真吴涛段海滨邓亦敏吴江魏晨夏洁周锐 100191 北京市海淀区学院路37号

标准号: CN110109477A

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安森美半导体携手NVIDIA开展基于云的自动驾驶汽车仿真

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单片机与嵌入式系统应用 2019年第5期19卷 66-66页

安森美半导体(ON Semiconductor)正充分利用其精密的图像传感器建模技术为NVIDIA DRIVE Constellation仿真平台提供实时数据。该开放的、基于云的平台为自动驾驶汽车的大规模的硬件在环测试及验证进行位准仿真。安森美半导体的图像传感... 详细信息

安森美半导体(ON Semiconductor)正充分利用其精密的图像传感器建模技术为NVIDIA DRIVE Constellation仿真平台提供实时数据。该开放的、基于云的平台为自动驾驶汽车的大规模的硬件在环测试及验证进行位准仿真。安森美半导体的图像传感器模型接收来自DRIVE Constellation的场景信息和控制信号,基于输入来计算和输出实时图像。然后将仿真的图像发送回DRIVE Constellation进行处理。该复杂的传感器模型将利用从光子向数字输出(例如量子效率、噪声、增益、模数转换、黑电平校正等)转换路径中的所有关键参数来提供真实世界图像传感器的精确输出。

关键词：安森美半导体自动驾驶汽车 NVIDIA 仿真平台传感器模型实时图像传感器建模图像传感器

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