| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第11-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 选题依据 | 第11-12页 |
| 1.1.2 制动器的结构及工作原理 | 第12-14页 |
| 1.2 超磁致伸缩材料及性能简介 | 第14-20页 |
| 1.2.1 磁致伸缩机理 | 第14-15页 |
| 1.2.2 超磁致伸缩材料性能 | 第15-17页 |
| 1.2.3 GMM磁滞模型的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3 振动主动控制国内外研究现状 | 第20-25页 |
| 1.3.1 振动主动控制的概述 | 第21-22页 |
| 1.3.2 振动主动控制驱动器的研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3.3 振动主动控制应用的研究现状 | 第23-25页 |
| 1.4 论文研究内容与技术路线 | 第25-27页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第26-27页 |
| 1.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 2. 基于磁致伸缩的主动控制驱动器建模与分析 | 第28-45页 |
| 2.1 GMA的工作原理及建模过程分析 | 第28-30页 |
| 2.1.1 GMA工作原理分析 | 第28-29页 |
| 2.1.2 GMA建模过程分析 | 第29-30页 |
| 2.2 基于Jiles-Atherton磁滞理论磁滞非线性模型的建立 | 第30-37页 |
| 2.2.1 激励线圈电流与磁场关系模型 | 第30-33页 |
| 2.2.2 激励磁场和磁化磁场的滞回关系模型 | 第33-35页 |
| 2.2.3 磁化磁场与磁致伸缩应变关系模型 | 第35-37页 |
| 2.3 GMA线性动态模型的建立 | 第37-44页 |
| 2.3.1 GMA位移动态模型的建立 | 第37-39页 |
| 2.3.2 GMA位移动态模型的验证 | 第39-42页 |
| 2.3.3 GMA力动态模型的建立 | 第42-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 3. 滑动钳盘式制动器动力学模型的建立与分析 | 第45-60页 |
| 3.1 滑动钳盘式制动器结构及工作原理 | 第45-46页 |
| 3.2 滑动钳盘式制动器动力学模型的建立 | 第46-52页 |
| 3.2.1 摩擦振动理论分析 | 第46-47页 |
| 3.2.2 滑动钳盘式制动器振动模型的建立 | 第47-49页 |
| 3.2.3 基于Stribeck摩擦模型的摩擦力表述 | 第49-52页 |
| 3.3 滑动钳盘式制动器动力学模型分析 | 第52-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 4. 基于自适应模糊PID的制动噪声主动控制 | 第60-75页 |
| 4.1 盘式制动器振动主动控制分析 | 第60-64页 |
| 4.1.1 制动噪声主动控制技术分析 | 第60-61页 |
| 4.1.2 制动噪声主动控制结构分析 | 第61页 |
| 4.1.3 制动噪声主动控制思路分析 | 第61-62页 |
| 4.1.4 制动噪声主动控制方案设计 | 第62-64页 |
| 4.2 基于自适应模糊PID制动噪声主动控制策略 | 第64-70页 |
| 4.2.1 自适应模糊PID基本原理分析 | 第64-65页 |
| 4.2.2 自适应模糊PID控制器设计 | 第65-70页 |
| 4.3 基于自适应模糊PID控制器模型建立及仿真分析 | 第70-74页 |
| 4.3.1 自适应模糊PID控制器模型的建立 | 第70-72页 |
| 4.3.2 自适应模糊PID制动噪声主动控制仿真及分析 | 第72-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 5. 基于CMAC神经网络和模糊PID的制动噪声主动控制 | 第75-83页 |
| 5.1 CMAC小脑神经网络分析 | 第75-77页 |
| 5.1.1 CMAC神经网络的结构及原理分析 | 第75-76页 |
| 5.1.2 CMAC神经网络的特点分析 | 第76-77页 |
| 5.2 基于CMAC小脑神经网络和自适应模糊PID并行控制器设计 | 第77-79页 |
| 5.2.1 基于CMAC小脑神经网络和模糊PID并行控制算法研究 | 第77-78页 |
| 5.2.2 基于CMAC小脑神经网络和模糊PID并行控制的模型建立 | 第78-79页 |
| 5.3 基于CMAC和模糊PID的制动噪声主动控制仿真及分析 | 第79-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 6. 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第83-84页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
