| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究半主动悬架的意义 | 第12-13页 |
| 1.3 半主动悬架的控制方法 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第15-16页 |
| 2 汽车悬架舒适性评价方法 | 第16-22页 |
| 2.1 人体振动特性及评价标准 | 第16-18页 |
| 2.1.1 人体振动特性 | 第16-17页 |
| 2.1.2 振动对人体的影响 | 第17页 |
| 2.1.3 全身承受振动的评价标准 | 第17-18页 |
| 2.2 汽车平顺性评价方法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 ISO2631评价标准 | 第18-19页 |
| 2.2.2 国家评价标准 | 第19页 |
| 2.3 悬架性能的典型评价指标 | 第19-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-22页 |
| 3 半主动悬架非线性动力学模型 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 磁流变减振器模型 | 第22-26页 |
| 3.2.1 磁流变减振器结构形式及工作原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 磁流变液减振器阻尼力模型 | 第24-26页 |
| 3.3 非线性弹簧的动态特性 | 第26页 |
| 3.4 汽车半主动悬架非线性动力学模型的建立 | 第26-34页 |
| 3.4.1 2自由度汽车半主动悬架非线性动力学模型的建立 | 第26-28页 |
| 3.4.2 6自由度汽车半主动悬架非线性动力学模型的建立 | 第28-34页 |
| 3.5 路面模型 | 第34-35页 |
| 3.6 小结 | 第35-36页 |
| 4 汽车半主动悬架非线性控制方法的研究 | 第36-66页 |
| 4.1 汽车半主动悬架的微分几何非线性控制方法研究 | 第36-44页 |
| 4.1.1 微分几何控制理论 | 第36-37页 |
| 4.1.2 单输入/输出标准形 | 第37-38页 |
| 4.1.3 状态反馈精确线性化 | 第38-39页 |
| 4.1.4 控制律计算及仿真分析 | 第39-44页 |
| 4.2 半主动悬架的模糊控制方法研究 | 第44-52页 |
| 4.2.1 模糊控制的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模糊控制器设计 | 第45-46页 |
| 4.2.3 半主动悬架模糊控制仿真分析 | 第46-52页 |
| 4.3 半主动悬架的神经网络控制方法研究 | 第52-60页 |
| 4.3.1 人工神经网络的基本结构 | 第52-53页 |
| 4.3.2 反向传播(BP)学习算法 | 第53-55页 |
| 4.3.3 神经网络控制器设计 | 第55-57页 |
| 4.3.4 半主动悬架神经网络控制仿真分析 | 第57-60页 |
| 4.4 三种非线性控制方法的比较 | 第60-65页 |
| 4.5 小结 | 第65-66页 |
| 5 基于6自由度的汽车半主动悬架的模糊神经网络控制 | 第66-82页 |
| 5.1 模糊神经网络的模型参考自适应控制方法 | 第66-67页 |
| 5.2 半主动悬架的模糊神经网络控制器设计 | 第67-68页 |
| 5.3 基于BP学习规则的模糊神经网络的学习方法 | 第68-70页 |
| 5.4 自适应学习率理论及算法 | 第70-71页 |
| 5.5 汽车6自由度半主动悬架模糊神经网络的控制仿真 | 第71-80页 |
| 5.6 小结 | 第80-82页 |
| 6 半主动悬架实验控制方案的实施 | 第82-86页 |
| 6.1 实验仪器及控制系统 | 第82-85页 |
| 6.1.1 实验仪器 | 第82-83页 |
| 6.1.2 实验控制系统 | 第83-85页 |
| 6.2 轿车半主动控制方法实施 | 第85页 |
| 6.3 小结 | 第85-86页 |
| 7 结论 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 附: | 第96-97页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第96页 |
| B 模型参数 | 第96-97页 |
