“让复杂的以太网测试像泡面一样简单!”清研精准汽车以太网敏捷测试仪介绍

1.产品

继CANLIN敏捷测试仪产品后,清研精准数位拥有多年汽车以太网经验的专家共同打磨出了一款汽车以太网敏捷测试仪产品,具备“原生集成测试脚本库”、“办公桌面可用”、“性价比高”、“开箱即用”等特点。

该测试仪将市场通用的以太网测试机柜,缩小为笔记本电脑大小,一拳左右的厚度的小型测试仪,来实现以太网协议栈的测试。

能够支持:

1、主机厂测试团队对控制器中以太网协议栈的验收确认

2、零部件厂测试团队对控制器中以太网协议栈的验证测试

3、零部件厂开发团队“边开发边测试”来实现以太网协议栈的快速可靠落地

2.产品背景

汽车以太网相关标准及规范很多,其文字量上的规模或许在CAN总线标准的10倍左右,来自于OPEN、IEEE、ISO、IETF、AVnu、AUTOSAR等多个组织,其难度与复杂度相比CAN总线也更高。

以太网协议栈的实现有多种方式:商业化的AUTOSAR CP及AP代码,网络开源免费的代码适配改进,Linux/Andriod等POSIX系统原生的协议栈配置及扩展等方式。这几类里面商业化代码稳定性较高,但其他方式的协议栈都需要大量的功能开发、适配修改、测试及改进,而这正是本产品的最佳使用场景。

以太网的开发及测试,因其复杂度原因,往往需要具备较强能力的专家。该产品能够“将技术及经验集成进测试仪产品”,进而大幅降低专家的工作压力,提高研发效率。

3.软硬件介绍

以太网敏捷测试仪由测试机箱、测试执行平台TEP、汽车以太网通信测试套件构成,测试机箱实现了程控电源、以太网接口、电源模式仿真板卡等功能。

将被测件连接电源接口及以太网通信接口,在TEP软件平台上配置被测件的测试参数,勾选相应的测试用例进行测试后,即可生成测试报告。

4.实现功能

该测试仪产品能够针对以太网控制器节点实现如下测试:

OPEN TC8 V3.0 Layer2 功能测试

OPEN TC8 V3.0 ARP/ICMP/IPv4/TCP/UDP/DHCP测试

OPEN TC8 V3.0 SOME/IP Server/ETS测试

DoIP测试、UDS over DoIP测试、UDPNM测试、DDS测试、IPv6测试等

上述内容以外的物理层及性能测试如何开展?

思路一:清研精准拥有多名多年以太网经验的专家,能够支持客户以相对性价比更高的测试服务的方式完成,此方式尤其适合初创型、中小型零部件公司。

思路二:清研精准有战略合作的测试仪表公司提供相应的测试仪器,能够配合敏捷测试仪形成测试机柜方案,此方式适合有较多研发投入的公司。

想要自己开发一些新的用例如何做?

  • TEP环境支持二次开发,客户能够使用Python语言进行自定义脚本开发

  • 随产品提供基本的测试用例Demo及二次开发说明,清研精准也可提供开发指导


关于我们

清研精准成立于2018年,由清华大学苏州汽车研究院孵化,致力于打造中国领先的智能电动汽车软硬件测试测量平台,在研发、生产、售后等智能电动汽车全生命周期内,向整车企业、零部件厂商、研发机构及终端用户,提供自主创新硬件模块、无代码软件平台、检测设备集成、数据服务及售后服务的整体解决方案。

清研精准已与四十余家大型整车及零部件企业建立合作关系,包括一汽、北汽、陕汽、长城、小鹏、吉利、亿纬锂能、蜂巢能源、国轩高科等,客户遍布主机厂、电池厂、造车新势力、高校等。清研精准曾获百度风投、壳牌资本、奇绩创坛、小苗朗程、博思投资等知名机构的投资。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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