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龙图腾网获悉浙江远算科技有限公司申请的专利实时轮心力的预测方法、装置及服务器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：CN120068282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510542366.X，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权实时轮心力的预测方法、装置及服务器是由郎超豪;吴健明设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时轮心力的预测方法、装置及服务器在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实时轮心力的预测方法、装置及服务器，涉及车辆动力学建模与智能控制的技术领域，包括：实时获取高纬度的原始特征数据，其中，原始特征数据包括：轮心加速度数据和动力学辅助数据，动力学辅助数据包括:车辆速度、转向角、轮胎压力、轮胎力、车体力和车辆动力学关系；将主成分分析与物理约束结合，对原始特征数据进行动态降阶处理，确定降阶后的目标特征数据；通过预设深度神经网络对目标特征数据中不同输入特征对应的权重值进行计算处理，以动态调整各项输入特征的重要性，并通过将权重值和目标特征数据进行加权计算，以在预设深度神经网络的输出层生成目标轮心力预测结果。本发明可以显著提升轮心力预测的精确度。

本发明授权实时轮心力的预测方法、装置及服务器在权利要求书中公布了：1.一种实时轮心力的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取高纬度的原始特征数据，其中，所述原始特征数据包括：轮心加速度数据和动力学辅助数据，所述动力学辅助数据包括:车辆速度、转向角、轮胎压力、轮胎力、车体力和车辆动力学关系； 将主成分分析与物理约束结合，对所述原始特征数据进行动态降阶处理，确定降阶后的目标特征数据； 通过预设深度神经网络对所述目标特征数据中不同输入特征对应的权重值进行计算处理，以动态调整各项所述输入特征的重要性，并通过将所述权重值和所述目标特征数据进行加权计算，以在所述预设深度神经网络的输出层生成目标轮心力预测结果； 其中，所述将主成分分析与物理约束结合，对所述原始特征数据进行动态降阶处理，确定降阶后的目标特征数据的步骤，包括：通过预设主成分分析模型，对所述原始特征数据进行动态降阶处理，将所述原始特征数据从高维空间映射至低维特征空间，并通过在动态降阶过程中加入第一物理约束项，使降维后的特征空间符合车辆动力学模型，以确定降维后的所述目标特征数据，其中，所述预设主成分分析模型的目标函数为： Z=X 其中，W为降阶矩阵，X为原始特征数据，Z为降维后的低维的目标特征数据； 其中，通过在动态降阶过程中加入第一物理约束项，使降维后的特征空间符合车辆动力学模型的步骤，包括：通过所述第一物理约束项对所述预设主成分分析模型的目标函数进行更新，确定更新后的目标函数；利用所述更新后的目标函数对所述原始特征数据进行动态降阶处理，确定降维后的所述目标特征数据，其中，所述更新后的目标函数为： 其中，为所述第一物理约束项，为平衡重建误差与物理一致性的权重系数； 其中，根据轮胎力和车体力之间的约束关系，确定所述第一物理约束项，其中，所述第一物理约束项表示为： 其中，为轮胎力，为摩擦系数，为法向力，为车体力，为车体质量，为车体加速度。

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