| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 车辆悬架系统概述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 悬架系统的组成 | 第10-11页 |
| 1.2.2 悬架的分类 | 第11-13页 |
| 1.3 主动悬架及其控制策略研究的发展现状及趋势 | 第13-17页 |
| 1.3.1 主动悬架发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 主动悬架控制策略 | 第14-17页 |
| 1.3.3 主动悬架发展趋势 | 第17页 |
| 1.4 智能优化算法及其在悬架控制系统中的应用 | 第17-19页 |
| 1.5 本文主要内容及内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 汽车悬架系统建模 | 第21-31页 |
| 2.1 悬架系统动力学模型 | 第21-23页 |
| 2.1.1 常用的基本车辆模型分类 | 第21页 |
| 2.1.2 基于四分之一车辆的主动悬架力学模型的建立 | 第21-23页 |
| 2.2 路面输入及其模型 | 第23-28页 |
| 2.2.1 路面不平度的功率谱 | 第24-26页 |
| 2.2.2 白噪声随机路面输入信号的计算机仿真 | 第26-27页 |
| 2.2.3 冲击路面输入信号的计算机仿真 | 第27-28页 |
| 2.3 悬架系统性能评价指标 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于智能优化算法的主动悬架PID控制 | 第31-50页 |
| 3.1 PID控制 | 第31-35页 |
| 3.1.1 PID控制的基本原理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 主动悬架PID控制器设计及仿真 | 第32-35页 |
| 3.2 基于PSO算法的PID控制 | 第35-39页 |
| 3.2.1 PSO算法的基本原理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于PSO算法的PID控制器设计及仿真 | 第36-39页 |
| 3.3 基于TLBO算法的PID控制 | 第39-47页 |
| 3.3.1 TLBO算法的基本原理 | 第39-41页 |
| 3.3.2 MTLBO算法 | 第41-43页 |
| 3.3.3 基于TLBO算法的PID控制器设计及仿真 | 第43-47页 |
| 3.4 基于不同智能优化算法的主动悬架PID控制仿真结果比较及分析 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于智能优化算法的主动悬架模糊控制 | 第50-65页 |
| 4.1 模糊控制 | 第50-54页 |
| 4.1.1 模糊控制的基本原理 | 第50-51页 |
| 4.1.2 主动悬架模糊控制器设计及仿真 | 第51-54页 |
| 4.2 基于智能优化算法的模糊控制 | 第54-62页 |
| 4.2.1 GA算法的基本原理 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于GA算法的模糊控制器设计及仿真 | 第55-59页 |
| 4.2.3 基于TLBO算法的模糊控制器设计及仿真 | 第59-62页 |
| 4.3 基于不同智能优化算法的主动悬架模糊控制仿真结果比较及分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于智能优化算法的主动悬架ANFIS控制设计 | 第65-74页 |
| 5.1 ANFIS的基本原理 | 第65-67页 |
| 5.2 基于TLBO算法的ANFIS控制 | 第67-70页 |
| 5.2.1 基于TLBO算法的ANFIS应用于主动悬架控制的优点 | 第67页 |
| 5.2.2 基于TLBO算法的ANFIS控制的设计及仿真 | 第67-70页 |
| 5.3 基于TLBO算法的ANFIS控制相关仿真结果比较 | 第70-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 全文总结 | 第74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间取得的成果及参与的科研项目 | 第81页 |
