| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 本论文研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状及综合评价 | 第11-20页 |
| 1.2.1 振动能量回收在国外的研究概况 | 第12-16页 |
| 1.2.2 振动能量回收在国内的研究概况 | 第16-18页 |
| 1.2.3 减振器发电控制的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文研究内容及方法 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-22页 |
| 第2章馈能式减振器特性分析 | 第22-38页 |
| 2.1 馈能式减振器工作原理 | 第22-29页 |
| 2.1.1 汽车减振器的特性参数 | 第24-25页 |
| 2.1.2 越野车减振器的特性参数 | 第25-29页 |
| 2.2 馈能式减振器的发电机特性 | 第29-31页 |
| 2.3 馈能式减振器力学特性分析 | 第31-37页 |
| 2.3.1 馈能式减振器系统伸张行程阻尼力 | 第31-34页 |
| 2.3.2 馈能式减振器系统压缩行程阻尼力 | 第34-35页 |
| 2.3.3 馈能式减振器系统参数匹配 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章馈能式减振器发电机特性及其控制电路 | 第38-54页 |
| 3.1 馈能式减振器发电特性仿真分析 | 第38-42页 |
| 3.1.1 路面随机模型输入 | 第38-39页 |
| 3.1.2 各级路面下的发电特性仿真分析 | 第39-41页 |
| 3.1.3 平顺性的评价方法 | 第41-42页 |
| 3.2 馈能式发电机发电控制电路 | 第42-44页 |
| 3.3 馈能式减振器系统仿真分析 | 第44-53页 |
| 3.3.1 各级路面下 1/4 车体模型仿真及分析 | 第44-48页 |
| 3.3.2 各级路面下系统的馈能情况分析 | 第48-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 整车参数对馈能悬架特性的影响 | 第54-70页 |
| 4.1 车身与车辆双质量系统振动分析 | 第54-56页 |
| 4.2 惯性质量对馈能悬架幅频特性的影响 | 第56-59页 |
| 4.2.1 馈能悬架双质量系统的幅频特性 | 第56页 |
| 4.2.2 馈能悬架幅频特性分析 | 第56-59页 |
| 4.3 整车参数对馈能悬架能量回收效果的影响 | 第59-65页 |
| 4.3.1 车身质量对馈能悬架能量回收效率的影响 | 第59-61页 |
| 4.3.2 轮胎质量对馈能悬架能量回收效率的影响 | 第61-62页 |
| 4.3.3 悬架刚度对馈能悬架能量回收效率的影响 | 第62-64页 |
| 4.3.4 车轮刚度对馈能悬架能量回收效率的影响 | 第64-65页 |
| 4.4 发电机参数对馈能效果的影响 | 第65-68页 |
| 4.4.1 发电机内阻对馈能效果的影响 | 第66-67页 |
| 4.4.2 发电机内部电感对馈能效果的影响结果 | 第67-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章基于路面识别系统的发电模式控制 | 第70-81页 |
| 5.1 基于路面信息识别的神经网络结构 | 第70-72页 |
| 5.1.1 路面信息识别 | 第70-71页 |
| 5.1.2 神经网络系统的结构 | 第71-72页 |
| 5.2 路面识别系统的建立 | 第72-75页 |
| 5.2.1 响应信号的相关分析 | 第72-74页 |
| 5.2.2 神经网络输入与输出指标的选取 | 第74-75页 |
| 5.3 神经网络对路面识别系统误差的逼近 | 第75-80页 |
| 5.3.1 静态神经网络路面识别系统 | 第75-76页 |
| 5.3.2 神经网络调整及稳定性分析 | 第76-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 结论 | 第81-82页 |
| 6.2 创新点 | 第82页 |
| 6.3 建议与未来工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88页 |