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附加气室容积可调空气悬架刚度和阻尼控制

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景和意义第10-12页
        1.2.1 研究背景第10-11页
        1.2.2 研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-15页
        1.3.1 半主动空气悬架研究现状第12-13页
        1.3.2 附加气室容积可调空气悬架研究现状第13-15页
    1.4 主要研究内容及技术路线第15-16页
        1.4.1 主要研究内容第15页
        1.4.2 技术路线第15-16页
第二章 附加气室容积可调空气悬架建模与试验第16-30页
    2.1 附加气室容积可调空气悬架结构与工作原理第16页
    2.2 附加气室容积可调空气悬架整车建模与试验验证第16-21页
        2.2.1 空气弹簧数学模型第16-17页
        2.2.2 附加气室数学模型第17-18页
        2.2.3 连接管路数学模型第18-20页
        2.2.4 附加气室容积可调空气悬架 1/4 车辆动力学模型第20-21页
    2.3 附加气室容积可调空气悬架台架试验第21-25页
        2.3.1 台架试验搭建第21-23页
        2.3.2 附加气室容积可调空气悬架 1/4 车辆动态特性试验第23-25页
    2.4 附加气室容积可调空气悬架7自由度整车模型第25-27页
    2.5 随机路面激励模型第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 附加气室容积可调空气悬架刚度和阻尼寻优第30-42页
    3.1 悬架性能评价指标和多目标优化第30-32页
        3.1.1 悬架性能评价指标第30页
        3.1.2 构建评价函数的方法第30-32页
    3.2 半主动悬架刚度和阻尼多目标优化第32-36页
        3.2.1 评价函数的构建第32-33页
        3.2.2 目标函数加权系数的确定第33-34页
        3.2.3 设计变量的选取第34-35页
        3.2.4 约束条件的建立第35-36页
    3.3 遗传算法优化第36-40页
        3.3.1 遗传算法参数设置第38页
        3.3.2 刚度(附加气室容积)和阻尼优化结果第38-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第四章 悬架刚度模糊控制和阻尼动态迭代跟踪控制第42-59页
    4.1 刚度(附加气室容积)的自适应神经网络模糊控制第42-43页
        4.1.1 神经网络的基本原理第42-43页
        4.1.2 神经网络和模糊控制的结合第43页
    4.2 Sugeno型模糊控制器设计第43-44页
        4.2.1 训练数据的确定第43-44页
        4.2.2 模糊控制器的结构设计第44页
    4.3 神经网络自适应模糊控制器设计第44-47页
    4.4 附加气室容积可调空气悬架阻尼动态迭代跟踪控制第47-55页
        4.4.1 传统迭代算法第47-48页
        4.4.2 提出迭代方法及验证收敛性第48-51页
        4.4.3 确定阻尼迭代式第51-54页
        4.4.4 动态迭代跟踪控制实现第54-55页
    4.5 控制系统仿真分析第55-58页
        4.5.1 混合随机路面激励的仿真模型第55-56页
        4.5.2 仿真结果分析第56-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59页
    5.2 展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士期间的主要研究成果第67页

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