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列车隧道压力波模拟迭代控制算法仿真研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 课题研究背景与意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状及发展状态第14-18页
        1.2.1 高速列车隧道空气动力学效应的研究方法第14-16页
        1.2.2 迭代学习控制第16-18页
    1.3 本文研究的主要内容第18-19页
第2章 列车隧道压力波模拟系统模型设计第19-26页
    2.1 列车隧道压力波模拟系统组成第19-22页
        2.1.1 机械系统第19-21页
        2.1.2 动力系统第21-22页
        2.1.3 测控系统第22页
    2.2 参考隧道压力波第22-23页
    2.3 工作状态划分第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 迭代学习控制理论基础第26-32页
    3.2 迭代学习控制基本原理第26-29页
        3.2.1 数学描述第26-27页
        3.2.2 迭代停止条件第27-28页
        3.2.3 迭代学习结构形式第28-29页
    3.3 迭代学习控制算法第29-31页
        3.3.1 P型学习律第30页
        3.3.2 D型学习律第30-31页
        3.3.3 PID型学习律第31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 联合仿真研究第32-50页
    4.1 软件介绍第32-35页
        4.1.1 AMESIM软件第32-33页
        4.1.2 MATLAB/SIMULINK软件第33-34页
        4.1.3 SL2AME第34页
        4.1.4 REAL-TIME WORKSHOP第34-35页
    4.2 联合仿真设置第35-37页
        4.2.1 安装环境与软件版本第35页
        4.2.2 联合仿真的设置第35-37页
        4.2.3 联合仿真的步骤第37页
    4.3 建立压力波模拟系统的AMESIM模型第37-39页
        4.3.1 AMESIM系统模型第37-38页
        4.3.2 仿真参数设置第38-39页
    4.4 建立压力控制算法的SIMULINK模型第39-49页
        4.4.1 缓冲容器压力控制算法模型第39-41页
        4.4.2 开环P型迭代学习控制模型第41-46页
        4.4.3 开闭环PD型迭代学习控制模型第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 算法仿真与参数优化第50-66页
    5.1 缓冲容器控制算法仿真与分析第50-52页
    5.2 箱体控制算法仿真与分析第52-56页
        5.2.1 开环P型迭代学习控制仿真第52-54页
        5.2.2 开闭环PD型迭代学习控制仿真第54-56页
    5.3 迭代初始控制量问题的仿真与分析第56-57页
    5.4 组合型迭代学习控制仿真与分析第57-65页
        5.4.1 组合型迭代学习控制算法第57-58页
        5.4.2 SIMULINK模型第58-60页
        5.4.3 参数优化第60-61页
        5.4.4 仿真分析第61-65页
    5.5 本章小结第65-66页
总结第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第72页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第72页

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