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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119577969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411653602.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法及装置是由于会龙;李文浩;李尔航;席军强;孟国立设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法及装置，涉及车辆设计优化技术领域，该方法包括：首先基于拉格朗日动力学理论构建得到铰接式车辆的多自由度动力学模型，再据此确定残差约束，并依据行驶工况及铰接式车辆各子系统工作边界建立边界约束，随后将设计参数及控制参数同时作为优化变量，并构造多目标协同优化问题；最后将多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集，用于铰接式车辆的开发及其控制算法的开发。本申请构建了一个面向铰接式车辆的最优设计与最优控制协同问题，可实现基于铰接式车辆的多自由度动力学模型同时优化其设计参数与控制参数。

本发明授权一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种协同最优设计与最优控制的铰接式车辆设计优化方法，其特征在于，包括： 基于拉格朗日动力学理论构建得到铰接式车辆的多自由度动力学模型； 基于所述多自由度动力学模型确定残差约束，并依据行驶工况及铰接式车辆各子系统工作边界建立边界约束； 将设计参数及控制参数同时作为优化变量，并基于所述残差约束、所述边界约束和所述优化变量，构造多目标协同优化问题； 将所述多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用非线性最优化问题求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集；所述最优控制参数集用于铰接式车辆控制算法的开发，所述最优设计参数集用于铰接式车辆的开发； 铰接式车辆的多自由度动力学模型可通过下式表示： ； 其中，Tt表示牵引车的动能，表示牵引车簧载质量所受的广义力，表示牵引车非簧载质量所受的广义力，表示牵引车簧载质量的广义坐标，表示牵引车非簧载质量的广义坐标，Ts表示挂车的动能，表示挂车簧载质量所受的广义力，表示挂车非簧载质量所受的广义力，表示挂车簧载质量的广义坐标，表示挂车非簧载质量的广义坐标，参数上的点号为求导符号； ,； ,； 其中，Mt,u和Jt,u分别为牵引车非簧载质量的质量矩阵及转动惯量矩阵，Mt,b和Jt,b分别为牵引车簧载质量的质量矩阵及转动惯量矩阵，Ms,u和Js,u分别为挂车非簧载质量的质量矩阵及转动惯量矩阵，Ms,b和Js,b分别为挂车簧载质量的质量矩阵及转动惯量矩阵； 多目标协同优化问题如下式所示： ； 其中，J为目标函数值；tf为终端时间，t0为始端时间，Jp为惩罚函数，用以约束加速与刹车不能同时操作，w为惩罚函数的权重因子，f[]为多自由度动力学模型，x为状态参数集，xmin和xmax为状态参数的上下界；u为控制参数集，umin和umax为状态参数的上下界；t为时间步，p为设计参数集，pmin和pmax为状态参数的上下界；g[]为路径约束函数，gmin和gmax为路径约束函数的上下界；b[]为边界约束函数，bmin和bmax为边界约束函数的上下界； 将所述多目标协同优化问题转化为非线性最优化问题，并利用非线性最优化问题求解器进行问题求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集，具体包括： 分别对状态参数和控制参数进行线性插值，得到每一插值时刻的状态参数和控制参数，以对优化变量进行重构，得到重构后优化变量；所述插值时刻包括起始时刻、终止时刻以及位于起始时刻和终止时刻之间的若干个中间时刻；所述重构后优化变量包括设计参数以及每一插值时刻的状态参数和控制参数； 计算所述目标函数对所述重构后优化变量的梯度； 基于所述重构后优化变量，分别对所述残差约束、所述边界约束和所述路径约束进行重构，得到重构后残差约束、重构后路径约束和重构后边界约束； 分别计算所述重构后残差约束的第一雅可比矩阵、所述重构后路径约束的第二雅可比矩阵和所述重构后边界约束的第三雅可比矩阵； 以所述重构后优化变量、所述目标函数、所述目标函数对所述重构后优化变量的梯度、所述重构后残差约束、所述重构后路径约束、所述重构后边界约束、所述第一雅可比矩阵、所述第二雅可比矩阵和所述第三雅可比矩阵作为输入，利用非线性规划求解器进行求解，得到最优控制参数集和最优设计参数集。

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