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文档简介

基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的本发明公开了基于虚拟现实的智能产品模型输出的二维特征信息和一维特征信息反馈至试场景。该方法不仅可以精准模拟测试场景要基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建2基于所述智能产品参数进行模拟仿真,获得智能产品的数学孪将所述测试场景元素的动态估计映射至所述智能产品的数学孪基于所述测试目的构造测试模型,基于所述测试模型对所述测试对所述二维虚拟点进行反投影至三维坐标系下恢复虚所述将所述测试场景元素的动态估计映射至通过动态时间规整算法将测试场景元素的动态估计与智能产品的数学孪生模型进行通过Moore领域跟踪算法对二维虚拟点提为卷积操作中卷积核位置的索引,I(x_i+m,y_j+n)表示为当前位置(x,y)与卷积核的32.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建方法,其特征根据收集到的智能产品参数通过三维建模工具创建智能产品的几何模在几何模型中通过有限元方法分配智能产品的性能参数方程,组合得到微偏分方程,3.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建方法,其特征设置时间窗口,基于时间窗口采集测试场景元素的实时状态,获得基于卷积神经网络从时序状态数据中学习测试场景元素的状态特l通过递归神经网络基于学习到的测试场景元素的状态特征更新卷积神经网络模型的4.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建方法,其特征基于测试目的获取直接相关的输入变量,基于测试目的和智能产对于可以使用数值量化的测试目的,确定定量输出作为测试模型5.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建方法,其特征模型输出的二维特征信息和一维特征信息反馈至所述测试场景的数学孪生模型进行更新将测试模型的输入参数和数学孪生模型的当前状态参数传递给测试模4从模拟测试结果中提取二维特征信息和一维特征信息,包括智能产品的几何边界将处理后的二维特征信息和一维特征信息反馈至测试场景的数学孪6.根据权利要求1所述的基于虚拟现实的智能产品模拟测试场景的构建方法,其特征在每个聚类内部通过Delaunay算法进行三角化处理,得到三角t被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被58.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储6[0003]传统的智能产品的测试场景的构建方法主要依赖于实际物理环境搭建和实物测7[0022]通过递归神经网络基于学习到的测试场景元素的状态特征更新卷积神经网络模[0024]通过动态时间规整算法将测试场景元素的动态估计与智能产品的数学孪生模型空间模型尺度,TM表示为时间模型尺度,U(Rp+t)表示为位置向量与时间偏移的相关性函[0034]从模拟测试结果中提取二维特征信息和一维特征信息,包括智能产品的几何边8m和n为卷积操作中卷积核位置的索引,I(x_i+m,y_j+n)表示为当前位置(x,y)与卷积核的_19介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行[0062](1)本发明从获取智能产品参数和测试目的出发,能够基于测试目的精准确定测[0063](2)本发明通过对测试场景元素进行数据动态演化并映射到智能产品的数学孪生[0064](3)本发明通过对二维虚拟点进行反投影恢复虚拟点云,再根据虚拟点云进行三态估计就是要确定这些元素在不同时刻或者不同状态下的数值或者3当a(t)超过阈值0.5g且满足一定的时间间隔和波形在水平方向的摆动角度θ(t)随时间t呈正弦函数变化,(角度单位为armarm磁干扰强度I(t)与附近基站的信号发射周期有关,其中I0[0092]需要解释的是,不同的测试目的决定了虚拟场景中需要重点呈现的元素和特提供更加真实的动态效果。数学孪生模型结合了实际场景中的物理规律和智能产品的特[0109]通过递归神经网络基于学习到的测试场景元素的状态特征更新卷积神经网络模[0111]通过动态时间规整算法将测试场景元素的动态估计与智能产品的数学孪生模型p空间模型尺度,TM表示为时间模型尺度,U(Rp+t)表示为位置向量与时间偏移的相关性函p[0121]从模拟测试结果中提取二维特征信息和一维特征信息,包括智能产品的几何边二维平面上的横坐标和纵坐标,σx和σy分别表示为二维虚拟点在x方向上和y方m和n为卷积操作中卷积核位置的索引,I(x_i+m,y_j+n)表示为当前位置(x,y)与卷积核的_1(IndustryStandardArchitecture,工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponentInterconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustryStandardArchitecture,扩展工业标准结构)总线等。所述总线可以分为地址总存放的程序,并具体用于执行前述任意基于虚拟现实的

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