-
-
公开(公告)号：CN113806930B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111047135.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本公开提出一种白盒与黑盒离散事件系统协同仿真的时序推进方法及装置，属于协同仿真时序一致技术领域。其中，所述方法包括：根据离散事件系统中各白盒子系统的当前步长确定当前安全时间距离和所述各白盒子系统的当前仿真时间；根据所述当前安全时间距离和所述离散事件系统中各黑盒子系统的当前仿真时间，计算所述各黑盒子系统的当前安全仿真时间；根据所述各白盒子系统的当前仿真时间和所述各黑盒子系统的当前安全仿真时间，确定仿真中下一个推进的子系统；按照所述下一个推进的子系统的事件表推进仿真。本公开克服了对黑白盒模型协同仿真中乐观推进策略的不足，引入一种改进的时序推进方法，在尽量规避黑盒模型仿真回滚的情况下实现时序一致性。
-
公开(公告)号：CN115114768A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210582458.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复杂产品多分辨率模型跨层次切换控制方法及装置，该方法包括：根据仿真任务，分别确定路面系统模型和车辆系统模型的系统结构状态；其中，路面系统模型包括路面模型，车辆系统模型包括轮胎模型和车体模型；分别构建路面系统模型和车辆系统模型的模型函数，对模型函数进行计算，根据计算结果确定路面模型、轮胎模型和车体模型对应的模型分辨率状态；根据系统结构状态和对应的模型分辨率状态的预设变化状态，进行下次仿真任务。该方法对系统结构状态和模型分辨率状态分别建立描述机制，并提出系统分辨率的控制机制，可满足系统的整体性需求，在保证仿真精度的同时，提升仿真效率，节省所需的仿真资源。
-
公开(公告)号：CN110225100B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910430965.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种面向智能装配生产线的虚实映射系统，属于复杂产品装配的数字化和信息化技术领域。该系统包括云端服务器和与云端服务器连接的多条装配生产线，其中，每条装配线包括若干个相互独立的装配机器人，云端服务器包括通信模块、建模模块、仿真及矫正模块，所述建模模块连接仿真及矫正模块，仿真及矫正模块连接通信模块，通信模块分别连接每个装配机器人；本发明实现了装配机器人与云端服务器的实时交互，不仅可以将装配机器人实际装配结果反馈给云端服务器，也可以将云端服务器根据实际装配进行调整后的仿真结果实时发送给装配机器人并指导其完成装配任务，实时性协同性好。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119883855A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411812315.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 清华大学
IPC: G06F11/3604 , G06F30/20
Abstract: 本申请提出一种数字孪生等级评定和量化评估方法，涉及数字孪生技术领域，包括：在接收供应商交付的数字孪生系统后，判断所述数字孪生系统是否符合数字孪生的基本定义条件；若所述数字孪生系统符合数字孪生的基本定义条件，以数字孪生的发展趋势为指导判断所述数字孪生系统是否满足相应的判决条件，对所述数字孪生系统进行等级划分；根据划分的等级逐项对相应的量化指标进行评分，并结合确定的加权系数对评分结果进行加权求和，计算出所述数字孪生系统的可信度评分。本申请提出了一种适用于不同应用场景的数字孪生系统等级评定和可信度评估方法，通过定性定级与定量评分相结合的方式，避免了单一评分无法全面反映系统发展水平的问题。
-
公开(公告)号：CN114707318B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210309915.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统，属于计算机建模与仿真技术领域。其中所述方法包括：构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，基础模型的描述基于DEVS原子模型和Agent元模型构建；根据基础模型，构建实体的多分辨率原子模型，原子模型包含对于仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；根据原子模型，构建多实体网络模型，网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；根据网络模型，构建用于仿真对象在当前仿真的耦合模型，耦合模型包含仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。本发明可实现对复杂产品或系统的多层次模型描述和模型构建，应对不同抽象层次仿真场景的建模需要。
-
公开(公告)号：CN118503784A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410672448.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及数据增强技术领域，尤其是指一种基于代价敏感主动学习和生成对抗网络的不平衡数据分析方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的不平衡数据分析方法，基于代价敏感学习策略对生成对抗网络(GAN)进行训练，接着使用基于最小边缘查询和最大差异查询的主动学习策略来进行生成数据的选择，最后将选择数据与原始数据集融合成扩充数据集，利用此数据集对分类器网络进行微调，有效提高了分类器对在线数据不平衡分析的准确性。
-
公开(公告)号：CN116954973A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310934964.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 清华大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，尤其是指一种长尾分布数据故障诊断方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述基于可学习数据增强网络的长尾分布数据故障诊断方法，首先生成一组变换，这些变换在保持与原始样本相似的语义信息的同时，彼此之间又具有差异性；将这组变换作为监督对比表示学习的正样本，提高监督对比学习的表示能力，通过监督对比学习获得原始样本的特征向量，进而输入分类器进行故障诊断，本发明的长尾分布数据故障诊断方法较其他方法，准确度更高，性能更好。
-
公开(公告)号：CN114707318A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210309915.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种复杂产品仿真的多分辨率模型描述方法及系统，属于计算机建模与仿真技术领域。其中所述方法包括：构建仿真对象中各实体在各分辨率下分别对应的基础模型，基础模型的描述基于DEVS原子模型和Agent元模型构建；根据基础模型，构建实体的多分辨率原子模型，原子模型包含对于仿真对象中任一实体不同分辨率的基础模型的描述；根据原子模型，构建多实体网络模型，网络模型为各实体原子模型耦合形成的多实体网络；根据网络模型，构建用于仿真对象在当前仿真的耦合模型，耦合模型包含仿真对象在不同网络结构下分别对应的网络模型。本发明可实现对复杂产品或系统的多层次模型描述和模型构建，应对不同抽象层次仿真场景的建模需要。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.024 seconds)
