| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·汽车悬架液压减振器的作用 | 第11-12页 |
| ·减振器的发展过程 | 第12-13页 |
| ·减振器的研究历史及现状 | 第13-18页 |
| ·减振器建模 | 第13-17页 |
| ·减振器对整车性能的影响 | 第17-18页 |
| ·论文的目的与意义 | 第18-20页 |
| ·技术路线与主要内容 | 第20-23页 |
| ·技术路线 | 第20页 |
| ·主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第2章 减振器物理模型的建立及减振器外特性分析 | 第23-71页 |
| ·减振器结构与工作原理 | 第23-27页 |
| ·减振器结构 | 第23-26页 |
| ·减振器工作原理 | 第26-27页 |
| ·减振器各部分建模原理 | 第27-35页 |
| ·建模假设与总体的阻尼力表达 | 第27-28页 |
| ·减振器预充气体及摩擦力特性 | 第28-29页 |
| ·减振器预压阀 | 第29-30页 |
| ·流通阀与补偿阀 | 第30-31页 |
| ·活塞阀体上常通孔 | 第31页 |
| ·复原过程中活塞阀其他通道 | 第31-34页 |
| ·减振器物理模型 | 第34-35页 |
| ·减振器特性试验 | 第35-36页 |
| ·试验设备与工况 | 第35-36页 |
| ·试验数据处理 | 第36页 |
| ·前悬架减振器的参数测量、辨识与模型验证 | 第36-44页 |
| ·前悬架减振器参数测量与油的特性 | 第36-37页 |
| ·前减振器预充气体、摩擦力以及复原弹簧特性的辨识 | 第37-38页 |
| ·前减振器阀系特性参数的辨识 | 第38-40页 |
| ·前悬架减振器模型验证 | 第40-44页 |
| ·后悬架减振器的参数测量、辨识与模型验证 | 第44-50页 |
| ·后悬架减振器参数测量 | 第44-45页 |
| ·后减振器预充气体、摩擦力以及复原弹簧特性的辨识 | 第45页 |
| ·后减振器阀系参数的辨识以及模型验证 | 第45-50页 |
| ·减振器结构参数变化对减振器外特性的影响 | 第50-67页 |
| ·减振器第一级复原阀特性对减振器特性的影响 | 第51-56页 |
| ·减振器第二级复原阀特性对减振器特性的影响 | 第56-61页 |
| ·减振器压缩阀特性对减振器特性的影响 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-71页 |
| 第3章 基于车辆操纵稳定性、加速、制动工况的减振器调校 | 第71-93页 |
| ·概述 | 第71页 |
| ·整车动力学模型建模 | 第71-80页 |
| ·整车参数 | 第72页 |
| ·转向系统 | 第72-73页 |
| ·悬架运动学特性 | 第73-75页 |
| ·悬架弹性运动学 | 第75-78页 |
| ·轮胎 | 第78-79页 |
| ·减振器模型与整车模型的集成 | 第79-80页 |
| ·整车动力学模型验证 | 第80-84页 |
| ·稳态转向试验 | 第80-81页 |
| ·转向盘角阶跃试验 | 第81-82页 |
| ·ISO 双移线试验 | 第82页 |
| ·最大加速度加速试验 | 第82-83页 |
| ·最大减速度制动试验 | 第83-84页 |
| ·整车模型建模总结 | 第84页 |
| ·常用工况减振器对车身姿态控制、转向特性与制动性能的影响分析与调校 | 第84-91页 |
| ·ISO 双移线工况减振器工作速度与调校 | 第84-86页 |
| ·转向盘角阶跃工况减振器工作速度与调校 | 第86-88页 |
| ·车辆极限加速过程中减振器工作速度与调校 | 第88页 |
| ·车辆紧急制动过程中减振器工作速度与调校 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第4章 基于车辆平顺性的减振器调校 | 第93-109页 |
| ·悬架刚度与阻尼对车辆平顺性影响的定性分析 | 第93-96页 |
| ·悬架刚度对车辆平顺性的影响 | 第95页 |
| ·悬架阻尼对车辆平顺性的影响 | 第95-96页 |
| ·整车平顺性模型建模与验证 | 第96-98页 |
| ·前后悬架刚度特性验证 | 第97-98页 |
| ·减振器模型与整车模型的集成 | 第98页 |
| ·车辆常用平顺性工况减振器工作速度与调校 | 第98-106页 |
| ·汽车脉冲输入行驶减振器工作速度与调校 | 第99-100页 |
| ·汽车随机输入行驶减振器工作速度与调校 | 第100-106页 |
| ·本章小结 | 第106-109页 |
| 第5章 基于支持向量机回归与神经网络的减振器非参数模型 | 第109-122页 |
| ·支持向量机回归算法原理 | 第109-115页 |
| ·线性支持向量机回归 | 第109-112页 |
| ·非线性支持向量机回归与核函数 | 第112-113页 |
| ·基于支持向量机回归构建减振器非参数模型的方法 | 第113-115页 |
| ·利用反向传播神经网络建立减振器非参数模型的方法 | 第115-118页 |
| ·反向传播神经网络简介 | 第115-116页 |
| ·基于反向传播神经网络建立减振器非参数模型的方法 | 第116-118页 |
| ·利用泛化回归神经网络建立减振器非参数模型的方法 | 第118-120页 |
| ·泛化回归神经网络简介 | 第118页 |
| ·基于泛化回归神经网络建立减振器非参数模型的方法 | 第118-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第6章 全文总结与研究展望 | 第122-125页 |
| ·全文总结 | 第122-124页 |
| ·研究展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-132页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第132-133页 |
| 发表的学术论文 | 第132页 |
| 参加的科研工作 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
