| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究启示 | 第15页 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 | 第15-19页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 车辆模型的构建与稳定性仿真分析 | 第19-33页 |
| 2.1 轿车二自由度动力学模型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 车辆坐标系 | 第19-20页 |
| 2.1.2 车辆动力学模型 | 第20-22页 |
| 2.2 车辆使用参数对车辆稳定性的影响 | 第22-25页 |
| 2.2.1 质量对稳定性的影响 | 第22-23页 |
| 2.2.2 速度对稳定性的影响 | 第23-25页 |
| 2.3 双半挂汽车列车(B-double)动力学模型的构建 | 第25-29页 |
| 2.3.1 车辆受力分析 | 第26-28页 |
| 2.3.2 状态空间方程 | 第28-29页 |
| 2.4 B-double横向稳定性分析 | 第29-32页 |
| 2.4.1 前轮转角对车辆状态响应的影响 | 第29-31页 |
| 2.4.2 角阶跃工况下三个车辆单元的状态响应差异 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于K均值聚类分析的车辆横向稳定性判定方法 | 第33-43页 |
| 3.1 获取仿真数据 | 第33-34页 |
| 3.1.1 选择车辆类型 | 第33页 |
| 3.1.2 设置车辆输入 | 第33-34页 |
| 3.1.3 设置车辆输出参数 | 第34页 |
| 3.2 离线聚类分析 | 第34-37页 |
| 3.2.1 数据处理 | 第34页 |
| 3.2.2 离线聚类与分析 | 第34-37页 |
| 3.3 在线识别 | 第37-41页 |
| 3.3.1 CarSim与Simulink联合仿真平台的搭建 | 第37-38页 |
| 3.3.2 在线识别车辆危险等级 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 K均值聚类分析适用范围的探究 | 第43-63页 |
| 4.1 K均值聚类分析对不同车辆模型的适用性 | 第43-51页 |
| 4.1.1 TruckSim构建双半挂汽车列车模型 | 第43-44页 |
| 4.1.2 数据处理与相关性分析 | 第44-46页 |
| 4.1.3 聚类结果分析 | 第46-48页 |
| 4.1.4 在线识别 | 第48-51页 |
| 4.2 K均值聚类分析对多工况的适用性 | 第51-58页 |
| 4.2.1 仿真数据的获取及其处理 | 第51-52页 |
| 4.2.2 K均值离线聚类分析 | 第52-53页 |
| 4.2.3 工况特点分析车辆稳定性 | 第53-55页 |
| 4.2.4 危险系数分析车辆稳定性 | 第55-56页 |
| 4.2.5 在线识别车辆危险等级 | 第56-57页 |
| 4.2.6 K均值聚类分析对单工况与多工况适用性的对比 | 第57-58页 |
| 4.3 在线更新聚类质心 | 第58-61页 |
| 4.3.1 在线更新聚类质心方法 | 第59页 |
| 4.3.2 在线更新聚类质心后的识别效果 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 车辆横向稳定性控制策略研究 | 第63-77页 |
| 5.1 灰色关联分析车辆失稳主因素 | 第63-64页 |
| 5.1.1 灰色关联分析 | 第63-64页 |
| 5.1.2 车辆失稳主要影响因素分析 | 第64页 |
| 5.2 基于粒子群搜寻4WS最优后轮转角 | 第64-72页 |
| 5.2.1 粒子群基本原理 | 第65-66页 |
| 5.2.2 粒子群算法参数设置 | 第66页 |
| 5.2.3 粒子群算法基本流程 | 第66-67页 |
| 5.2.4 粒子群优化控制效果 | 第67-70页 |
| 5.2.5 构建最优后轮转角数据库 | 第70-72页 |
| 5.3 粒子群与PID联合控制后轮转角 | 第72-75页 |
| 5.3.1 粒子群最优后轮转角值的调用 | 第72页 |
| 5.3.2 PID与粒子群联合控制 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者简介及科研成果 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 附录 | 第87-91页 |
