| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 多维轮力传感器WFT的设计 | 第17-25页 |
| ·多维车轮力理论 | 第17-19页 |
| ·车轮受力的分析 | 第17页 |
| ·WFT信号的坐标转换 | 第17-19页 |
| ·WFT的设计 | 第19-24页 |
| ·弹性体结构的设计与应变片布片、组桥 | 第20-22页 |
| ·多维力输出解耦分析 | 第22-23页 |
| ·耦合器的设计 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 WFT的标定试验 | 第25-33页 |
| ·静态标定试验 | 第25页 |
| ·液压式WFT标定实验装置 | 第25-27页 |
| ·WFT标定方法与标定过程 | 第27-28页 |
| ·标定数据的预处理 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 WFT静态线性解耦研究 | 第33-47页 |
| ·WFT系统与静态线性解耦 | 第33-34页 |
| ·WFT系统线性假设的显著性检验 | 第34-36页 |
| ·WFT静态线性解耦原理 | 第36页 |
| ·WFT的静态线性解耦 | 第36-46页 |
| ·静态标定数据的标定特点 | 第37-38页 |
| ·基于迭代法的静态线性解耦算法 | 第38-39页 |
| ·静态线性解耦的迭代法实现 | 第39-41页 |
| ·WFT的耦合度分析 | 第41-43页 |
| ·实际车辆行使工况下的解耦实例 | 第43-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于BP网络的WFT静态非线性解耦研究 | 第47-64页 |
| ·基于BP网络的WFT静态非线性解耦方法的提出 | 第47页 |
| ·人工神经网络和遗传算法基本理论 | 第47-53页 |
| ·BP网络基本原理 | 第47-51页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第51-53页 |
| ·遗传算法与BP网络的结合 | 第53页 |
| ·基于BP网络的WFT解耦原理 | 第53-54页 |
| ·基于BP网络的WFT静态解耦 | 第54-63页 |
| ·WFT的BP网络解耦模型设计 | 第54-55页 |
| ·样本的形成与归一化处理 | 第55-56页 |
| ·遗传算法优化BP解耦网络初始权重的应用设计 | 第56-59页 |
| ·基于BP的WFT解耦网络训练、测试及实验数据分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 基于小波变换的WFT信号去噪研究 | 第64-89页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·小波变换理论 | 第64-75页 |
| ·信号分析的时频要求 | 第64页 |
| ·传统时频率分析方法 | 第64-66页 |
| ·连续小波变换及其时频特性 | 第66-69页 |
| ·离散小波变换与二进制小波变换 | 第69页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第69-75页 |
| ·小波去噪原理与方法研究 | 第75-80页 |
| ·小波变换确定为WFT信号去噪方法的理论依据 | 第75-76页 |
| ·基于多分辨率分析的小波变换去噪原理 | 第76-78页 |
| ·小波变换去噪方法研究 | 第78-80页 |
| ·小波变换在WFT信号去噪中的应用研究 | 第80-84页 |
| ·WFT信号去噪的方法确定 | 第80页 |
| ·WFT信号的噪声源 | 第80-81页 |
| ·基于小波变换的WFT信号去噪研究 | 第81-84页 |
| ·基于改进阈值去噪法的WFT信号去噪研究 | 第84-87页 |
| ·阈值去噪法的改进—3σ准则阈值去噪法 | 第84-85页 |
| ·3σ准则阈值去噪法的算法与程序实现 | 第85-86页 |
| ·3σ准则阈值去噪法在WFT信号去噪应用的仿真 | 第86-87页 |
| ·实验研究性结论 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第7章 总结与展望 | 第89-91页 |
| ·全文总结 | 第89-90页 |
| ·展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 个人简历、在学期间的主要研究成果 | 第97页 |