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基于AUTOSAR的纯电动车整车控制系统模块化研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景第13-16页
    1.2 研究意义第16-17页
        1.2.1 AUTOSAR 开发方式的特点第16页
        1.2.2 AUTOSAR 开发方式存在问题第16-17页
    1.3 国内外发展现状第17-21页
        1.3.1 AUTOSAR 的发展现状第17-20页
        1.3.2 功能分配的研究第20-21页
    1.4 论文结构第21-23页
第二章 基于 AUTOSAR 的控制系统开发技术基础第23-41页
    2.1 AUTOSAR 基础第23-28页
        2.1.1 AUTOSAR 的基本概念第23-25页
        2.1.2 AUTOSAR 的分层结构第25-27页
        2.1.3 AUTOSAR 的方法论第27-28页
    2.2 依托工具链的 AUTOSAR 应用开发第28-34页
        2.2.1 AUTOSAR 工具链的交互第29-31页
        2.2.2 AUTOSAR 的衔接第31-33页
        2.2.3 AUTOSAR 工具链开发的特点第33-34页
    2.3 实时系统及其任务调度第34-39页
        2.3.1 实时系统及任务调度算法概述第34-35页
        2.3.2 任务的可调度条件第35-37页
        2.3.3 AUTOSAR 的数据一致性第37-39页
    2.4 本章小结第39-41页
第三章 整车控制系统功能架构开发第41-60页
    3.1 整车功能概述第41-43页
    3.2 电机及电机控制器相关功能第43-46页
        3.2.1 电机驱动控制第43-45页
        3.2.2 电机欠压保护与过载保护第45-46页
    3.3 整车控制器相关功能第46-50页
        3.3.1 整车驱动制动控制第46-49页
        3.3.2 制动能量回收第49-50页
        3.3.3 能量优化管理第50页
    3.4 电池管理系统相关功能第50-58页
        3.4.1 电池 SOC 估计第51-53页
        3.4.2 电机预充电及电池充电控制第53-54页
        3.4.3 电池均衡及热管理第54-58页
    3.5 整车电控系统总体功能架构第58-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 整车控制系统功能映射评价方法构建第60-72页
    4.1 遗传算法概述第60-62页
        4.1.1 遗传算法的背景和特点第60-61页
        4.1.2 遗传算法的相关操作第61-62页
    4.2 功能分配问题分析第62-64页
        4.2.1 影响因素分析第62-63页
        4.2.2 功能分配步骤第63-64页
    4.3 评价指标定义第64-68页
        4.3.1 CPU 负载第65页
        4.3.2 CAN 负载第65-66页
        4.3.3 ECU 软件的可扩展性第66-68页
    4.4 指标算法及适应度函数第68-71页
        4.4.1 CPU 负载及 CAN 负载计算第68-69页
        4.4.2 ECU 扩展性计算第69-70页
        4.4.3 适应度函数第70-71页
    4.5 本章小结第71-72页
第五章 系统应用仿真分析与验证第72-89页
    5.1 系统输入第72-75页
    5.2 单因素分析及参数确定第75-81页
        5.2.1 CAN 负载分析第75-77页
        5.2.2 CPU 负载分析第77-78页
        5.2.3 ECU 软件可扩展性分析第78-81页
    5.3 适应度函数确定及总体方案分析第81-86页
    5.4 总线仿真验证第86-88页
    5.5 本章小结第88-89页
第六章 总结与展望第89-91页
    6.1 全文总结第89-90页
    6.2 工作展望第90-91页
参考文献第91-96页
致谢第96页

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