应变式汽车轴重动态测量系统性能增长研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-32页 |
| ·课题意义和目的 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-22页 |
| ·国外研究现状 | 第14-20页 |
| ·国内研究现状 | 第20-21页 |
| ·存在的主要问题 | 第21-22页 |
| ·现有数据处理方法及其存在问题 | 第22-25页 |
| ·论文研究内容 | 第25-27页 |
| 参考文献 | 第27-32页 |
| 第二章 动态载荷分析研究 | 第32-52页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·动态载荷的分类 | 第32-33页 |
| ·车辆模型 | 第33-36页 |
| ·道路不平整度的模拟 | 第36-40页 |
| ·动态载荷的时域仿真 | 第40-41页 |
| ·动态载荷的频域模拟 | 第41-46页 |
| ·实际信号分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 第三章 称重系统设计 | 第52-69页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·称重传感器设计 | 第52-59页 |
| ·秤台结构设计 | 第59-62页 |
| ·称重系统软件设计 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| ·部分采样信号 | 第65-68页 |
| 参考文献 | 第68-69页 |
| 第四章 称重信号动态校正 | 第69-77页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·汽车动态称重模型 | 第69-70页 |
| ·称重模型动态校正 | 第70-71页 |
| ·自适应动态校正 | 第71-74页 |
| ·动态校正的实验研究 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-77页 |
| 第五章 基于经验模态分解的称重信号处理 | 第77-97页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·经验模态分解 | 第77-79页 |
| ·端点效应及其对动态称重的影响 | 第79-85页 |
| ·端点效应起因 | 第79页 |
| ·端点效应对动态称重的影响 | 第79-80页 |
| ·端点效应的抑制 | 第80-85页 |
| ·虚假模态及其对动态称重的影响 | 第85-89页 |
| ·虚假模态原因分析 | 第85-86页 |
| ·虚假模态对动态称重的影响 | 第86-87页 |
| ·虚假模态的判别 | 第87-89页 |
| ·经验模态分解在汽车动态称重中的应用 | 第89-94页 |
| ·仿真信号实验 | 第89页 |
| ·实际信号实验 | 第89-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |
| 第六章 基于非线性拟合的称重信号处理 | 第97-116页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·参数方程 | 第97-98页 |
| ·参数优化方法分析 | 第98-105页 |
| ·轴重信号的频率估计 | 第105-108页 |
| ·仿真试验 | 第108-109页 |
| ·实际信号试验 | 第109-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-116页 |
| 第七章 基于神经网络的称重信号处理 | 第116-135页 |
| ·引言 | 第116页 |
| ·BP 网络在轴重信号处理中的应用 | 第116-124页 |
| ·BP 网络原理 | 第116-118页 |
| ·网络参数的选择 | 第118-121页 |
| ·BP 网络轴重估计实验 | 第121-124页 |
| ·径向基神经网络在轴重信号处理中的应用 | 第124-129页 |
| ·径向基神经网络 | 第124-126页 |
| ·径向基网络学习算法 | 第126-128页 |
| ·径向基网络对称重数据的处理 | 第128-129页 |
| ·BP 和RBF 网络的比较 | 第129-130页 |
| ·神经网络在轴重信号处理中存在的一些问题 | 第130-132页 |
| ·神经网络应用方案的改进 | 第132-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-135页 |
| 第八章 总结和展望 | 第135-138页 |
| ·论文的主要工作和创新点 | 第135-136页 |
| ·下一步工作展望 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 攻读博士学位期间发表和录用的学术论文 | 第139页 |
