神经网络在汽车底盘综合性能检测中的应用研究
| 目 录 | 第1-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| ·论文研究的目的 | 第6页 |
| ·论文研究的重要性 | 第6-7页 |
| ·国内外发展现状 | 第7-9页 |
| ·人工神经网络在汽车检测诊断中的应用 | 第9-10页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第9页 |
| ·人工神经网络与汽车检测诊断技术 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 检测系统理论研究和结构设计 | 第12-27页 |
| ·轮毂轴承处松旷间隙的受力分析及检测原理 | 第12-14页 |
| ·受力分析 | 第12-13页 |
| ·检测原理 | 第13-14页 |
| ·主销处松旷间隙的检测原理 | 第14-16页 |
| ·受力分析 | 第14-15页 |
| ·检测原理 | 第15-16页 |
| ·轮毂轴承松旷与主销松旷的区分 | 第16页 |
| ·汽车制动性能的理论分析 | 第16-21页 |
| ·车轮侧滑产生机理 | 第21-24页 |
| ·机械系统结构设计 | 第24-27页 |
| 第三章 测控系统研究设计 | 第27-37页 |
| ·测量系统 | 第27-32页 |
| ·传感器的选择 | 第28-30页 |
| ·放大电路 | 第30-32页 |
| ·控制系统 | 第32-33页 |
| ·测控系统抗干扰设计 | 第33-37页 |
| ·测控系统的主要干扰源 | 第34页 |
| ·电源和接地系统的抗干扰措施 | 第34-35页 |
| ·微机接口通道干扰及抗干扰措施 | 第35-37页 |
| 第四章 人工神经网络理论 | 第37-52页 |
| ·神经网络与智能诊断 | 第37-39页 |
| ·神经网络概述 | 第37页 |
| ·模式识别概述 | 第37-38页 |
| ·神经网络智能诊断 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络基础 | 第39-47页 |
| ·神经元(处理单元)模型 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络的主要特征 | 第40-42页 |
| ·人工神经网络的拓扑结构 | 第42-44页 |
| ·人工神经网络的工作过程 | 第44-47页 |
| ·自组织神经元网络 | 第47-50页 |
| ·竞争网络的基本思想 | 第47-48页 |
| ·竞争网络的网络结构 | 第48-49页 |
| ·竞争网络的工作过程 | 第49-50页 |
| ·神经网络与模糊系统 | 第50-52页 |
| 第五章 神经网络模型 | 第52-66页 |
| ·轮、轴松旷间隙识别神经元网络模型 | 第52-57页 |
| ·数据的归一化与模糊等价关系 | 第52-54页 |
| ·模糊自组织网络的结构 | 第54-56页 |
| ·网络的学习算法 | 第56页 |
| ·规则提取的算法流程 | 第56-57页 |
| ·车轮定位参数检测的神经网络模型 | 第57-66页 |
| ·神经网络的选择和设计 | 第57-59页 |
| ·神经网络的建立 | 第59-61页 |
| ·神经网络训练 | 第61-64页 |
| ·网络识别结果分析 | 第64-66页 |
| 第六章 实验验证及数据分析 | 第66-81页 |
| ·系统的标定 | 第66-69页 |
| ·力标定 | 第66-68页 |
| ·位移标定 | 第68-69页 |
| ·实验流程 | 第69-73页 |
| ·实车实验 | 第73-81页 |
| ·实验条件与目的 | 第73-74页 |
| ·制动力检测 | 第74-77页 |
| ·轮、轴松旷间隙识别验证 | 第77-80页 |
| ·车轮定位参数检测实验分析 | 第80-81页 |
| 第七章 论文总结 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致 谢 | 第86-87页 |
| 摘 要 | 第87-90页 |
| Abstract | 第90-94页 |
| 附录 | 第94-97页 |
