| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 车辆悬架国内外研究现状与发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 磁流变材料及磁流变阻尼器的研究现状和发展趋势 | 第14-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 磁流变阻尼器参数化建模 | 第20-37页 |
| 2.1 基于Bingham模型的动态模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 Bingham模型 | 第20-22页 |
| 2.1.2 修正的Bingham模型 | 第22-23页 |
| 2.2 基于Bouc-Wen模型的动态模型 | 第23-27页 |
| 2.2.1 Bouc-Wen模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 修正的Bouc-Wen模型 | 第24-26页 |
| 2.2.3 引入质量单元的Bouc-Wen模型 | 第26-27页 |
| 2.3 修正的Lu Gre模型 | 第27页 |
| 2.4 非线性双粘性模型 | 第27-29页 |
| 2.5 基于动态迟滞单元的参数化模型 | 第29-36页 |
| 2.5.1 动态迟滞单元（SDH） | 第29-31页 |
| 2.5.2 改进动态迟滞单元 | 第31-32页 |
| 2.5.3 模型结构 | 第32-33页 |
| 2.5.4 改进的粒子群算法 | 第33-34页 |
| 2.5.5 实验验证 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 磁流变阻尼器非参数化建模 | 第37-48页 |
| 3.1 基于迟滞双粘性非对称因子的混合模型 | 第37-43页 |
| 3.1.1 迟滞双粘性非对称模型介绍 | 第37-39页 |
| 3.1.2 实验验证 | 第39-43页 |
| 3.2 基于动态迟滞算子的神经网络建模 | 第43-47页 |
| 3.2.1 动态迟滞因子 | 第43-44页 |
| 3.2.2 基于神经网络的迟滞模型 | 第44-46页 |
| 3.2.3 实验验证 | 第46-47页 |
| 3.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于磁流变阻尼器的半主动悬架系统控制研究 | 第48-66页 |
| 4.1 随机路面时域信号生成方法 | 第48-52页 |
| 4.1.1 基于有理数函数的白噪声生成法 | 第49-50页 |
| 4.1.2 滤波白噪声生成法 | 第50-52页 |
| 4.2 车辆悬架系统频域特性研究 | 第52-56页 |
| 4.2.1 悬架参数传递特性 | 第52-53页 |
| 4.2.2 悬架系统性能评价 | 第53-54页 |
| 4.2.3 半主动车辆悬架仿真模型 | 第54-55页 |
| 4.2.4 车辆半主动悬架控制系统 | 第55-56页 |
| 4.3 车辆悬架系统中的磁流变阻尼器控制策略研究 | 第56-65页 |
| 4.3.1 模糊控制器的组成和算法流程 | 第56-57页 |
| 4.3.2 基于磁流变阻尼器的模糊控制器设计 | 第57-58页 |
| 4.3.3 模糊控制输入输出量分析 | 第58-59页 |
| 4.3.4 模糊控制规则 | 第59-62页 |
| 4.3.5 模糊推理和去模糊化 | 第62页 |
| 4.3.6 悬架系统仿真控制 | 第62-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文总结 | 第66-67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 作者在读期间的科研成果及参与的科研项目 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |