| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 飞机刹车系统发展历程 | 第9-12页 |
| 1.3 飞机刹车系统的发展方向 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 飞机刹车系统组成与原理 | 第15-20页 |
| 2.1 飞机刹车系统的构成 | 第15-16页 |
| 2.2 防滑刹车控制原理 | 第16-18页 |
| 2.3 防滑刹车系统性能指标 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 飞机刹车半实物仿真平台设计 | 第20-42页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第20-21页 |
| 3.2 飞机刹车系统数学模型 | 第21-32页 |
| 3.2.1 刹车装置模型 | 第21-23页 |
| 3.2.2 电液伺服阀模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 机轮模型及轮毂模型 | 第24-25页 |
| 3.2.4 轮胎模型 | 第25-26页 |
| 3.2.5 跑道模型 | 第26-28页 |
| 3.2.6 飞机机体模型 | 第28-30页 |
| 3.2.7 起落架模型 | 第30-32页 |
| 3.3 模型管理平台 | 第32-34页 |
| 3.4 半实物仿真设计 | 第34-41页 |
| 3.4.1 dSPACE简介 | 第35页 |
| 3.4.2 dSPACE硬件系统 | 第35-36页 |
| 3.4.3 dSPACE软件系统 | 第36页 |
| 3.4.4 飞机刹车系统半实物仿真回路 | 第36-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 飞机防滑刹车控制研究 | 第42-64页 |
| 4.1 防滑刹车控制方式 | 第42-44页 |
| 4.2 PID控制 | 第44-45页 |
| 4.3 模糊控制器 | 第45-48页 |
| 4.4 神经网络控制器 | 第48-50页 |
| 4.5 模糊神经网络 | 第50-56页 |
| 4.5.1 模糊神经网络简介 | 第50页 |
| 4.5.2 模糊神经网络分类 | 第50-51页 |
| 4.5.3 模糊神经元 | 第51-53页 |
| 4.5.4 模糊神经网络PID | 第53-56页 |
| 4.6 遗传算法概述 | 第56-58页 |
| 4.6.1 遗传算法要素 | 第56-57页 |
| 4.6.2 遗传算法的应用步骤 | 第57-58页 |
| 4.7 遗传算法对模糊神经网络PID的改进 | 第58-63页 |
| 4.7.1 遗传算法对模糊神经网络的优化 | 第59-60页 |
| 4.7.2 基于遗传模糊神经网络PID的飞机防滑控制 | 第60-63页 |
| 4.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 半实物仿真实验与分析 | 第64-77页 |
| 5.1 模型参数设置 | 第64-65页 |
| 5.2 仿真结果与分析 | 第65-76页 |
| 5.2.1 干跑道仿真结果 | 第65-69页 |
| 5.2.2 湿跑道仿真结果 | 第69-72页 |
| 5.2.3 冰跑道仿真结果 | 第72-76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 6 飞机刹车视景系统设计 | 第77-83页 |
| 6.1 Vega Prime简介 | 第77页 |
| 6.2 飞机刹车系统半实物仿真视景系统 | 第77-82页 |
| 6.2.1 模型构造 | 第78-79页 |
| 6.2.2 虚拟视景与界面模块 | 第79-82页 |
| 6.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 7 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |