| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 混合动力汽车的国内外发展现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 国外混合动力汽车发展现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 国内混合动力汽车发展现状 | 第17-18页 |
| 1.3 档位决策的研究概况 | 第18-19页 |
| 1.3.1 档位决策发展历程 | 第18页 |
| 1.3.2 档位决策研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第19-21页 |
| 第二章 混合动力汽车档位决策系统分析 | 第21-31页 |
| 2.1 档位决策系统分析 | 第21-24页 |
| 2.1.1 人-车-路对档位决策的影响 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基本换档规律适应性问题分析 | 第22-23页 |
| 2.1.3 换档规律适应性问题常用解决方法 | 第23-24页 |
| 2.2 自适应档位决策系统设计方案制定 | 第24-30页 |
| 2.2.1 BP网络在档位决策中的应用 | 第25-26页 |
| 2.2.2 自适应档位决策体系结构 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 驾驶员意图和行驶环境的识别 | 第31-41页 |
| 3.1 车辆运行参数的采集 | 第31-32页 |
| 3.2 驾驶员意图的识别 | 第32-36页 |
| 3.2.1 输入输出隶属度建立 | 第32-34页 |
| 3.2.2 模糊推理 | 第34-35页 |
| 3.2.3 识别结果仿真 | 第35-36页 |
| 3.3 行驶环境识别 | 第36-40页 |
| 3.3.1 道路坡度识别 | 第36-37页 |
| 3.3.2 路面颠簸程度识别 | 第37-38页 |
| 3.3.3 拥堵路况识别 | 第38页 |
| 3.3.4 识别结果仿真 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于GA-BP网络档位决策模型的设计 | 第41-52页 |
| 4.1 BP神经网络模型设计 | 第41-45页 |
| 4.1.1 控制参数选取 | 第43页 |
| 4.1.2 样本数据的采集与归一化处理 | 第43-44页 |
| 4.1.3 输入输出层神经元个数确定 | 第44页 |
| 4.1.4 隐含层数及神经元个数确定 | 第44-45页 |
| 4.1.5 传递函数的确定 | 第45页 |
| 4.2 遗传算法优化BP网络 | 第45-49页 |
| 4.2.1 染色体编码与解码 | 第46页 |
| 4.2.2 适应度函数选择 | 第46-48页 |
| 4.2.3 选择操作 | 第48页 |
| 4.2.4 交叉操作 | 第48-49页 |
| 4.2.5 变异操作 | 第49页 |
| 4.3 GA-BP网络档位决策模型流程 | 第49-50页 |
| 4.4 基于人-车-路的GA-BP网络档位决策模型设计 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于GA-BP网络档位决策实例仿真与分析 | 第52-63页 |
| 5.1 急加速工况下GA-BP网络档位决策实例仿真与结果分析 | 第52-57页 |
| 5.2 上坡工况下GA-BP网络档位决策实例仿真与结果分析 | 第57-59页 |
| 5.3 颠簸路况下GA-BP网络档位决策实例仿真与结果分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第68-69页 |
