| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·技术路线 | 第12-14页 |
| 2 振动舒适度研究综述 | 第14-36页 |
| ·舒适度的概念 | 第14页 |
| ·振动对人体的影响 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·国内研究概况 | 第16-17页 |
| ·国外研究现状 | 第17-18页 |
| ·振动舒适度评价方法及指标分析 | 第18-34页 |
| ·研究方法概述 | 第18页 |
| ·Sperling评价指标 | 第18-22页 |
| ·ISO2631评价标准 | 第22-28页 |
| ·UIC513评价标准 | 第28-29页 |
| ·ENV12299评价标准 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 振动加速度的获取及舒适度指标值的计算 | 第36-50页 |
| ·振动加速度数据的获取 | 第36-43页 |
| ·ADAMS/Rail软件简介 | 第36-37页 |
| ·列车振动仿真系统模型 | 第37-39页 |
| ·振动加速度数据的生成 | 第39-43页 |
| ·ADAMS/Rail列车振动仿真模型的验证 | 第43页 |
| ·舒适度指标值的计算 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于GA-LMBP神经网络的舒适度指标关联分析 | 第50-86页 |
| ·神经网络原理与算法 | 第50-56页 |
| ·神经网络 | 第50-52页 |
| ·BP算法 | 第52-53页 |
| ·LM算法 | 第53-55页 |
| ·遗传算法 | 第55-56页 |
| ·舒适度指标的GA-LMBP神经网络模型 | 第56-67页 |
| ·数据的预处理 | 第56页 |
| ·神经网络模型的确定 | 第56-59页 |
| ·算法过程的实现 | 第59-67页 |
| ·结果与分析 | 第67-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 基于FAHP的振动舒适度评价模型研究 | 第86-96页 |
| ·模糊层次分析法 | 第86-87页 |
| ·基于FAHP的振动乘坐舒适度评价模型分析 | 第87-93页 |
| ·确定舒适度指标的隶属度函数 | 第87-89页 |
| ·舒适度评价模型的建立 | 第89-90页 |
| ·舒适度指标权重的确定 | 第90-93页 |
| ·算例分析 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 6 结论与展望 | 第96-98页 |
| ·结论 | 第96页 |
| ·论文不足及展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 作者简历 | 第102-106页 |
| 学位论文数据集 | 第106页 |