| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 性能评价研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 工业通信网络性能评价研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第2章 CAN总线通信系统仿真 | 第12-30页 |
| 2.1 CAN总线协议分析 | 第12-15页 |
| 2.1.1 CAN总线简介 | 第12页 |
| 2.1.2 CAN总线技术特点 | 第12-13页 |
| 2.1.3 CAN节点的分层结构 | 第13页 |
| 2.1.4 报文传送及其帧结构 | 第13-15页 |
| 2.1.5 媒体访问及仲裁机制 | 第15页 |
| 2.2 CAN总线通信系统形式化建模 | 第15-21页 |
| 2.2.1 建模仿真工具MATLAB/STATEFLOW | 第16-17页 |
| 2.2.2 模型的建立 | 第17-21页 |
| 2.3 CAN总线通信网络性能分析 | 第21-29页 |
| 2.3.1 负载率对网络性能的影响 | 第21-27页 |
| 2.3.2 传输速率对网络性能的影响 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于BP神经网络的CAN总线网络通信性能评价 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 BP神经网络 | 第30-34页 |
| 3.2.1 BP神经网络基本概念与结构 | 第30-31页 |
| 3.2.2 BP神经网络的学习公式推导 | 第31-33页 |
| 3.2.3 BP网络的优缺点 | 第33-34页 |
| 3.3 面向MATLAB的BP神经网络设计 | 第34-35页 |
| 3.3.1 BP神经网络的创建 | 第34页 |
| 3.3.2 BP神经网络的训练 | 第34-35页 |
| 3.3.3 训练结果分析 | 第35页 |
| 3.4 CAN总线通信网络性能评价实现 | 第35-48页 |
| 3.4.1 性能评价指标体系的构建 | 第35-41页 |
| 3.4.2 网络结构的确定 | 第41-42页 |
| 3.4.3 训练样本的选择与学习 | 第42-46页 |
| 3.4.4 BP网络评价模型的测试 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 CAN总线网络实时通信性能改进 | 第49-60页 |
| 4.1 通信性能实时性需求 | 第49页 |
| 4.2 实时系统调度算法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第49-50页 |
| 4.2.2 EDF动态优先级调度算法 | 第50-51页 |
| 4.3 CAN总线网络的改进 | 第51-52页 |
| 4.4 改进结果分析 | 第52-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |