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“车适应人”线控汽车驾驶员行为特性辨识算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 课题提出和意义第12-13页
    1.2 驾驶员行为特性概述第13-14页
    1.3 驾驶员行为特性研究现状第14-22页
        1.3.1 国外研究现状第14-19页
        1.3.2 国内研究现状第19-21页
        1.3.3 研究现状对比分析第21-22页
    1.4 本文主要研究内容第22-26页
第2章 驾驶模拟器搭建第26-42页
    2.1 驾驶模拟器架构第26-27页
    2.2 模拟器主体第27-28页
    2.3 模拟器操控台第28-29页
    2.4 车辆动力学仿真模型第29-31页
        2.4.1 实时动力学仿真软件CarSim RT简介第29页
        2.4.2 实时车辆动力学仿真系统建立第29-31页
    2.5 实时仿真系统第31-35页
        2.5.1 dSPACE简介第31-32页
        2.5.2 dSPACE产品选型及设置第32-35页
    2.6 转向力感模拟系统第35-37页
    2.7 传感器系统第37-40页
        2.7.1 转向盘转角传感器第37-39页
        2.7.2 加速踏板位置传感器第39-40页
        2.7.3 制动踏板位置传感器第40页
    2.8 本章小结第40-42页
第3章 驾驶员行为特性分类第42-60页
    3.1 驾驶员行为特性分类概述第42-44页
    3.2 分类方法选择第44-45页
    3.3 试验工况设计第45-50页
        3.3.1 转向试验工况第46-47页
        3.3.2 制动试验工况第47-49页
        3.3.3 加速试验工况第49-50页
    3.4 驾驶员行为特性分类第50-59页
        3.4.1 转向行为特性第50-54页
        3.4.2 制动行为特性第54-57页
        3.4.3 加速行为特性第57-59页
    3.5 本章小结第59-60页
第4章 驾驶员行为特性辨识模型建模第60-72页
    4.1 辨识方法选择第60-65页
        4.1.1 模式识别方法介绍及对比第60-63页
        4.1.2 神经网络介绍及分类第63-65页
    4.2 驾驶员行为特性辨识模型建立第65-68页
        4.2.1 BP网络的设计第65-66页
        4.2.2 网络训练第66-68页
    4.3 驾驶员行为特性辨识模型验证第68-70页
        4.3.1 模型精度验证第69页
        4.3.2 模型预测能力验证第69-70页
    4.4 本章小结第70-72页
第5章 全文总结与展望第72-74页
    5.1 全文总结第72-73页
    5.2 工作展望第73-74页
参考文献第74-80页
作者简介及科研成果第80-82页
致谢第82页

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