碰撞工况下电动客车动力电池系统安全控制研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-11页
第1章 绪论	第11-23页
·本论文研究背景	第11-12页
·国内外研究现状	第12-20页
·电动汽车安全性研究	第12-13页
·国外电动汽车被动安全控制研究现状	第13-14页
·国内电动汽车被动安全控制研究现状	第14-15页
·国内外碰撞识别的研究现状	第15-20页
·研究现状小结	第20页
·主要研究内容	第20-23页
第2章 基于有限元模型的加速度信号分析	第23-38页
·建立高精度的仿真模型的关键准则	第23-24页
·纯电动客车有限元仿真模型	第24-28页
·客车有限元模型	第24-26页
·动力电池系统模型	第26-27页
·移动变形壁障	第27页
·碰撞仿真模型总装配	第27-28页
·碰撞仿真分析	第28-29页
·侧碰仿真验证	第28-29页
·侧碰撞加速度	第29页
·基于小波分析的去噪处理	第29-35页
·连续小波变换原理	第30-31页
·常见的小波函数	第31-32页
·小波降噪原理	第32-35页
·计算机模拟碰撞曲线	第35-36页
·本章小结	第36-38页
第3章 动力电池系统分断控制策略研究	第38-46页
·分断控制系统功能	第38-39页
·碰撞安全控制系统组成	第39-40页
·动力电池系统分断方案	第40-41页
·动力电池系统分断控制策略	第41-45页
·本章小结	第45-46页
第4章 基于神经网络的碰撞识别算法研究	第46-77页
·神经网络模型	第46-50页
·人工神经网络模型	第46-47页
·常见的传输函数	第47-48页
·多层神经网络	第48-49页
·神经网络的学习规则	第49-50页
·BP 神经网络	第50-54页
·神经网络的前馈计算	第51-52页
·误差反馈传播与调整权值矩阵	第52页
·输出层加权系数的调整	第52-53页
·隐含层权值系数的调整	第53-54页
·标准 BP 算法的不足及其改进	第54页
·BP 神经网络的设计	第54-62页
·隐含层数的确定	第54-55页
·各层节点数量的设置	第55-56页
·网络的初始连接权值和隐层激活函数的选择	第56页
·误差函数的选择	第56-57页
·标准 BP 神经网络预测结果分析	第57-58页
·神经网络学习算法的改进	第58-62页
·基于遗传算法优化 BP 神经网络	第62-69页
·基本原理	第62-64页
·遗传算法设计	第64-69页
·自适应神经模糊网络	第69-76页
·神经网络与模糊逻辑相结合的方式	第70页
·模糊神经元模型	第70-71页
·模糊系统的 Takagi-Sugeno 模型	第71-73页
·模糊神经网络学习算法	第73-74页
·模糊神经网络预测结果	第74-76页
·本章小结	第76-77页
第5章 动力电池分断控制器设计	第77-92页
·分断控制系统简述	第77-88页
·硬件总体结构	第78页
·硬件原理图设计	第78-86页
·PCB 电路板设计	第86-88页
·控制系统软件设计	第88-91页
·芯片的开发环境	第88页
·控制系统软件设计	第88-91页
·本章小结	第91-92页
第6章 分断控制系统试验	第92-97页
·数据采集与存储	第92-93页
·执行器件响应时间	第93-94页
·模拟碰撞试验	第94-96页
·本章小结	第96-97页
结论	第97-99页
1. 主要工作与结论	第97-98页
2. 创新点	第98页
3. 研究工作展望	第98-99页
参考文献	第99-104页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单	第104-105页
致谢	第105页