基于磁流变阻尼器的车辆半主动悬架控制策略研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第15页 |
| 1.2 磁流变阻尼器的国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 磁流变液和磁流变阻尼器的发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 磁流变阻尼器动力学模型的发展现状 | 第16-18页 |
| 1.3 车辆半主动悬架控制策略的研究现状 | 第18-22页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第22-23页 |
| 第二章 车辆半主动悬架系统 | 第23-36页 |
| 2.1 悬架系统的概述 | 第23-26页 |
| 2.1.1 悬架的分类 | 第23-25页 |
| 2.1.2 悬架的评价指标 | 第25-26页 |
| 2.2 半主动悬架的动力学分析与建模 | 第26-32页 |
| 2.2.1 半主动悬架的动力学分析 | 第26-27页 |
| 2.2.2 半主动悬架的建模 | 第27-29页 |
| 2.2.3 简化模型的验证 | 第29-32页 |
| 2.3 随机路面模型 | 第32-35页 |
| 2.3.1 路面不平度空间功率谱 | 第32-33页 |
| 2.3.2 频率谱密度函数从空间到时间的转换 | 第33-34页 |
| 2.3.3 路面仿真模型及仿真曲线 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 磁流变阻尼器 | 第36-48页 |
| 3.1 磁流变液的基本特性 | 第36-38页 |
| 3.1.1 磁流变液 | 第36-37页 |
| 3.1.2 磁流变效应 | 第37页 |
| 3.1.3 阻尼器的基本工作模式 | 第37-38页 |
| 3.2 自适应神经模糊推理系统 | 第38-40页 |
| 3.2.1 模型的结构 | 第38-40页 |
| 3.2.2 学习算法 | 第40页 |
| 3.3 磁流变阻尼器的正向模型 | 第40-44页 |
| 3.3.1 正向模型 | 第40-42页 |
| 3.3.2 磁流变阻尼器的外特性 | 第42-44页 |
| 3.4 磁流变阻尼器逆向模型 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 磁流变阻尼器悬架的仿真与控制 | 第48-61页 |
| 4.1 粒子群算法 | 第48-50页 |
| 4.1.1 粒子群算法的概述 | 第48页 |
| 4.1.2 粒子群算法的内容 | 第48-50页 |
| 4.2 混合控制策略 | 第50-54页 |
| 4.2.1 混合控制策略的建立 | 第50-52页 |
| 4.2.2 粒子群算法优化参数 | 第52-54页 |
| 4.3 联合仿真 | 第54-60页 |
| 4.3.1 四分之一车辆系统仿真平台 | 第54-56页 |
| 4.3.2 仿真结果的分析 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果巧况 | 第69页 |
