基于汽车产业的新能源多层次发展研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第1章 引言 | 第11-17页 |
·论文研究的背景和意义 | 第11-14页 |
·论文开展的研究工作 | 第14-15页 |
·本文创新点 | 第14页 |
·研究成果 | 第14-15页 |
·主要内容及结构 | 第15-17页 |
·本文主要内容 | 第15页 |
·论文的体系结构 | 第15-17页 |
第2章 新能源汽车技术 | 第17-23页 |
·燃料电池汽车 | 第17-19页 |
·混合动力汽车 | 第19-20页 |
·其他新能源汽车 | 第20-23页 |
第3章 国内外新能源汽车发展现状 | 第23-35页 |
·国外新能源汽车发展现状 | 第23-32页 |
·欧洲新能源汽车发展现状 | 第30-31页 |
·日本新能源汽车发展现状 | 第31-32页 |
·我国新能源汽车现状 | 第32-35页 |
第4章 质子交换膜燃料电池控制方法研究 | 第35-65页 |
·质子交换膜燃料电池研究现状 | 第36-41页 |
·实验模型 | 第37-38页 |
·机理模型 | 第38页 |
·单电池模型 | 第38-41页 |
·质子交换膜燃料电池输出特性 | 第41-49页 |
·输出特性模型 | 第41-42页 |
·基于模糊辨识的输出特性模型 | 第42-45页 |
·辨识建模方法 | 第45-48页 |
·仿真实验及结论 | 第48-49页 |
·质子交换膜燃料电池热传输模型 | 第49-55页 |
·热传输模型 | 第50-52页 |
·模型分析 | 第52-55页 |
·结论 | 第55页 |
·质子交换膜燃料电池输出功率控制分析 | 第55-65页 |
·传统方法 | 第56-60页 |
·新型鲁棒控制方法 | 第60-61页 |
·鲁棒控制与模糊控制综合方法 | 第61-65页 |
第5章 氢燃料电池控制方法研究 | 第65-81页 |
·基于人工神经网络的氢燃料电池控制方法 | 第65-71页 |
·人工神经网络控制原理 | 第65-67页 |
·人工神经网络氢燃料电池控制算法 | 第67-71页 |
·基于模糊控制的氢燃料电池控制方法 | 第71-76页 |
·模糊控制原理 | 第72页 |
·基于模糊控制的氢燃料电池控制算法 | 第72-76页 |
·氢燃料电池控制算法仿真实验 | 第76-81页 |
·神经网络控制算法仿真 | 第76-77页 |
·模糊神经网络控制算法仿真 | 第77-79页 |
·燃料电池控制算法仿真实验小结 | 第79-81页 |
第6章 燃料电池环境适应性分析 | 第81-95页 |
·燃料电池环境适应性评价 | 第81-85页 |
·环境适应性评价目的和原则 | 第81-83页 |
·环境适应性评价特征 | 第83-84页 |
·环境适应性影响效益函数 | 第84-85页 |
·燃料电池环境适应性需求分析 | 第85-87页 |
·燃料电池环境适应性需求研究 | 第87-91页 |
·温度适应性 | 第87-90页 |
·湿度适应性 | 第90-91页 |
·燃料电池环境适应性测试方法研究 | 第91-95页 |
·环境适应性测试设备 | 第91页 |
·环境适应性测试验证 | 第91-92页 |
·环境适应性测试条件 | 第92-95页 |
第7章 国内外新能源汽车产业政策分析 | 第95-109页 |
·国外新能源汽车产业政策 | 第95-103页 |
·美国新能源汽车产业政策 | 第95-97页 |
·欧洲新能源汽车产业政策 | 第97-101页 |
·日本新能源汽车产业政策 | 第101-103页 |
·我国新能源汽车产业政策 | 第103-109页 |
第8章 我国新能源汽车产业发展策略 | 第109-121页 |
·发展我国新能源汽车产业的主要障碍 | 第109-111页 |
·资金和人员问题 | 第109-110页 |
·基础配套设施建设问题 | 第110页 |
·产品化能力问题 | 第110-111页 |
·促进我国新能源汽车产业策略 | 第111-115页 |
·技术开发策略 | 第112-113页 |
·基础建设开发策略 | 第113-114页 |
·经济开发策略 | 第114-115页 |
·发展我国新能源汽车产业的具体对策 | 第115-121页 |
第9章 结论与展望 | 第121-125页 |
·主要研究结论 | 第121-123页 |
·展望 | 第123-125页 |
致谢 | 第125-127页 |
参考文献 | 第127-131页 |
在读期间发表的论文 | 第131页 |