数字式智能称重传感器汽车衡与检定规程研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究主体 | 第8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第8页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.4 研究意义和方法 | 第9-10页 |
| 1.4.1 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第9-10页 |
| 1.5 研究内容和技术路线 | 第10-11页 |
| 1.5.1 篇章结构及研究内容 | 第10页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第10-11页 |
| 第2章 基于RBF神经网络的多传感器信息融合 | 第11-24页 |
| 2.1 传感器工作原理 | 第11-14页 |
| 2.1.1 汽车动态称重系统的工作原理 | 第11页 |
| 2.1.2 公路计重收费系统结构及工作原理 | 第11-14页 |
| 2.2 数字式传感器优势 | 第14-15页 |
| 2.3 整车式、数字式汽车衡传感器 | 第15-17页 |
| 2.4 RBF神经网络的多传感器信息融合 | 第17-23页 |
| 2.4.1 信息融合技术及应用 | 第17-18页 |
| 2.4.2 神经网络控制 | 第18-19页 |
| 2.4.3 RBF网络的信息融合模型及方法 | 第19-20页 |
| 2.4.4 补偿算法的实现 | 第20-21页 |
| 2.4.5 称重信息融合的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.4.6 称重信息融合的RBF网络训练 | 第22-23页 |
| 2.4.7 称重信息融合的仿真实验 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 整车式称重系统检定规程的研究 | 第24-35页 |
| 3.1 概述 | 第24-25页 |
| 3.2 计量性能要求 | 第25-27页 |
| 3.3 通用技术要求 | 第27-28页 |
| 3.4 检定项目和方法 | 第28-33页 |
| 3.4.1 检定项目 | 第28-29页 |
| 3.4.2 检定方法 | 第29-33页 |
| 3.5 整车总重量误差计算 | 第33-35页 |
| 第4章 动态汽车衡检定技术报告 | 第35-38页 |
| 4.1 量值传递与溯源框图 | 第35-36页 |
| 4.2 重复性试验 | 第36页 |
| 4.3 稳定性考核 | 第36-38页 |
| 第5章 整车式电子汽车衡测量结果的不确定度评定 | 第38-41页 |
| 5.1 测量过程的概述 | 第38-39页 |
| 5.1.1 测量方法和环境条件 | 第38页 |
| 5.1.2 测量标准 | 第38-39页 |
| 5.2 数学模型 | 第39页 |
| 5.3 测量结果不确定度的计算 | 第39-40页 |
| 5.3.1 输入量的标准不确定度评定 | 第39页 |
| 5.3.2 B类测量不确定度分析 | 第39-40页 |
| 5.3.3 标准不确定度的合成 | 第40页 |
| 5.4 测量结果不确定度的验证 | 第40-41页 |
| 第6章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 6.1 结论 | 第41页 |
| 6.2 展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
