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面向浮动车低频数据运行工况设计的经验马尔可夫链进化方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
符号说明第13-15页
第1章 绪论第15-31页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 汽车运行工况的微行程组合优化方法研究现状第16-18页
    1.3 汽车运行工况的马尔可夫链方法研究现状第18-21页
    1.4 马尔可夫链与智能算法结合方法的研究现状第21-24页
        1.4.1 马尔可夫链加速收敛算法第22页
        1.4.2 进化马尔可夫链蒙特卡洛算法第22-24页
    1.5 低频采样数据恢复方法研究和应用现状第24-26页
    1.6 本文的研究内容及结构第26-31页
第2章 汽车运行工况经验状态转移矩阵的构建第31-45页
    2.1 汽车运行工况的差异性和相似性研究现状第31-33页
    2.2 典型运行工况的状态转移特征分析第33-41页
        2.2.1 典型运行工况的来源第33-34页
        2.2.2 基于特征参数的典型运行工况分类第34-38页
        2.2.3 典型运行工况状态转移特征对比分析第38-41页
    2.3 经验状态转移矩阵的构建第41-43页
    2.4 本章小结第43-45页
第3章 汽车运行工况设计的马尔可夫链进化算法研究第45-73页
    3.1 马尔可夫链设计工况的收敛速度分析第45-51页
        3.1.1 试验数据来源第46-47页
        3.1.2 二参数和三参数运行工况状态编码第47-48页
        3.1.3 马尔可夫链方法设计步骤第48-49页
        3.1.4 马尔可夫链方法设计效率分析第49-51页
    3.2 基于传统遗传算法的马尔可夫链设计方法第51-58页
        3.2.1 基于马尔可夫链的初始种群构造第52-53页
        3.2.2 收敛准则函数设计第53-56页
        3.2.3 工况设计结果问题分析第56-58页
    3.3 马尔可夫链进化算法设计第58-63页
        3.3.1 满足马尔可夫性的交叉算子设计第59-63页
        3.3.2 满足马尔可夫性的变异算子设计第63页
    3.4 马尔可夫链进化算法的运行工况生成第63-66页
    3.5 马尔可夫链进化算法的可行性分析第66-68页
    3.6 马尔可夫链进化算法的设计精度与效率分析第68-71页
        3.6.1 进化过程分析第68-70页
        3.6.2 进化效率分析第70-71页
    3.7 本章小结第71-73页
第4章 基于经验信息的马尔可夫链进化方法研究第73-95页
    4.1 运行工况代表性期望目标的确定第74-81页
        4.1.1 基于理论推导的速度期望目标的确定第74-77页
        4.1.2 基于统计分析的加速度期望目标的确定第77-81页
    4.2 含经验信息的初始种群构造第81-82页
    4.3 基于经验信息的马尔可夫性进化操作算子设计第82-84页
    4.4 EMCE方法分析与验证第84-93页
        4.4.1 设计工况结果分析第84-85页
        4.4.2 经验信息的有效性验证第85-88页
        4.4.3 重构运行工况的合理性分析第88-93页
    4.5 本章小结第93-95页
第5章 基于经验马尔可夫链进化方法的浮动车运行工况设计第95-113页
    5.1 浮动车数据来源及分析第95-98页
        5.1.1 期望目标速度分布分析第95-97页
        5.1.2 采样间隔分布特征分析第97页
        5.1.3 数据量充分性的分析第97-98页
    5.2 用于浮动车工况设计的最大采样时间间隔判据的确定第98-108页
        5.2.1 固定采样时间间隔对工况设计的影响分析第99-104页
        5.2.2 非固定与固定采样时间间隔对工况设计数据库的关系影响分析第104-108页
    5.3 浮动车运行工况设计第108-110页
    5.4 本章小结第110-113页
第6章 全文总结第113-117页
    6.1 论文的工作总结第113-114页
    6.2 论文的创新点第114-115页
    6.3 研究展望第115-117页
参考文献第117-123页
附录A 典型运行工况的常见特征参数第123-127页
附录B 三类典型运行工况第127-129页
附录C 三种道路固定采样间隔低频数据的工况设计结果第129-139页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第139-141页
致谢第141页

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