| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第16-21页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.3 现有研究不足之处 | 第20-21页 |
| 1.3 论文研究主要内容 | 第21-22页 |
| 1.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 麦弗逊悬架动力学模型的建立与仿真分析 | 第23-42页 |
| 2.1 系统动力学理论 | 第23-26页 |
| 2.2 麦弗逊悬架运动学特性分析 | 第26-30页 |
| 2.2.1 外倾角 | 第27-28页 |
| 2.2.2 前束角 | 第28-29页 |
| 2.2.3 主销内倾角 | 第29页 |
| 2.2.4 主销后倾角 | 第29-30页 |
| 2.3 麦弗逊悬架系统动力学模型的建立 | 第30-37页 |
| 2.4 麦弗逊悬架系统仿真分析 | 第37-42页 |
| 2.4.1 试验设计(DOE)基本原理 | 第37-38页 |
| 2.4.2 设计变量与不确定变量的选取 | 第38-42页 |
| 第三章 麦弗逊悬架硬点坐标多目标优化模型 | 第42-52页 |
| 3.1 基于支持向量回归(SVR)的前轮定位参数绝对值最大值回归模型 | 第42-47页 |
| 3.2 基于区间分析的多目标优化函数模型 | 第47-52页 |
| 3.2.1 不确定性区间理论 | 第47-49页 |
| 3.2.2 区间序关系及不确定优化的转换 | 第49-50页 |
| 3.2.3 面向操纵稳定性的多目标优化模型 | 第50-52页 |
| 第四章 基于DL-MOPSO算法的麦弗逊悬架硬点坐标优化 | 第52-63页 |
| 4.1 粒子群优化(PSO)算法基本原理 | 第53-55页 |
| 4.2 粒子群优化(PSO)算法在多目标优化中应用 | 第55-57页 |
| 4.3 内外层嵌套多目标粒子群优化(DL-MOPSO)算法 | 第57-60页 |
| 4.4 最优Pareto解(硬点坐标)的选定 | 第60-63页 |
| 第五章 DL-MOPSO算法与传统MOPSO算法优化效果对比 | 第63-75页 |
| 5.1 响应面法(RSM)基本原理 | 第63-64页 |
| 5.2 基于传统MOPSO算法的悬架硬点坐标多目标优化 | 第64-66页 |
| 5.3 操纵稳定性优化效果的对比分析 | 第66-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 未来展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果分析 | 第82-83页 |
