| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究的意义 | 第12页 |
| ·动力电池及其管理系统发展概况 | 第12-17页 |
| ·动力电池发展及其在汽车上的应用概况 | 第12-15页 |
| ·动力电池管理系统发展概况 | 第15-17页 |
| ·课题研究的主要内容及要解决的问题 | 第17-18页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第17页 |
| ·拟解决的问题 | 第17-18页 |
| 第二章 电动汽车动力电池特性分析 | 第18-30页 |
| ·动力电池特性和性能指标 | 第18-21页 |
| ·动力电池特性 | 第18-19页 |
| ·动力电池的性能参数 | 第19-21页 |
| ·磷酸铁锂电池工作原理 | 第21-22页 |
| ·磷酸铁锂电池组放电特性分析 | 第22-26页 |
| ·电池组不同放电倍率放电能力分析 | 第22-23页 |
| ·不同 SOC 下电池组放电能力 | 第23-25页 |
| ·电池组在不同倍率下放电能量随 SOC 的变化曲线 | 第25-26页 |
| ·电池组一致性分析 | 第26-29页 |
| ·不一致性原因分析 | 第26页 |
| ·一致性评价 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的电池剩余容量预测 | 第30-46页 |
| ·电池剩余容量预测方法及影响因素 | 第30-33页 |
| ·电池剩余容量预测方法 | 第30-32页 |
| ·电池剩余容量的影响因素 | 第32-33页 |
| ·电动汽车对电池剩余容量预测的要求 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第34-39页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第34-35页 |
| ·BP 学习算法推导 | 第35-37页 |
| ·BP 神经网络训练算法和传递函数 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络建模步骤 | 第38-39页 |
| ·电池组剩余容量预测 | 第39-45页 |
| ·电池组剩余容量预测 BP 神经网络模型建立 | 第39-42页 |
| ·电池组剩余容量预测 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 电动汽车续驶里程的预测 | 第46-55页 |
| ·电动汽车功率需求 | 第46页 |
| ·电池组能量计算 | 第46页 |
| ·电动汽车续驶里程计算 | 第46-47页 |
| ·匀速行驶续驶里程计算 | 第46-47页 |
| ·非匀速行驶单位里程能量消耗计算 | 第47页 |
| ·基于 cruise 的电动汽车续驶里程仿真预测 | 第47-54页 |
| ·cruise 软件简介 | 第47-48页 |
| ·基于实例电动汽车续驶里程预测 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 电池组放电特性实验 | 第55-62页 |
| ·实验对象 | 第55页 |
| ·实验设备 | 第55-58页 |
| ·电池测试试验台结构和工作原理 | 第55-57页 |
| ·钳形电流表 | 第57-58页 |
| ·实验方法和步骤 | 第58-61页 |
| ·实验总体布置图 | 第58页 |
| ·常温恒流放电试验 | 第58-59页 |
| ·不同 SOC 值下放电实验 | 第59-60页 |
| ·循环工况下放电能实验 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·全文总结 | 第62页 |
| ·论文创新点 | 第62-63页 |
| ·进一步研究建议 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-68页 |