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轻型汽车电子机械制动系统的控制策略与算法研究

提要第1-8页
第一章 绪论第8-20页
   ·EMB 概述第8-12页
     ·EMB 的组成及工作原理第8-10页
     ·EMB 的优缺点第10-11页
     ·EMB 的发展趋势及现状第11-12页
   ·ABS 与EBD 概述第12-17页
     ·ABS 的控制原理及控制参数第13-14页
     ·EBD 的控制原理及控制参数第14-15页
     ·ABS 与EBD 的研究历史与发展趋势第15-16页
     ·ABS 与EBD 控制原理及其优越性第16-17页
   ·论文研究内容第17-20页
第二章 ABS+EBD 综合控制算法研究第20-42页
   ·ABS+EBD 综合控制方案第20-21页
   ·EBD 控制子程序第21-25页
     ·EBD 的控制方法第21-23页
     ·制动踏板的控制策略及驾驶员意图模型第23-25页
   ·ABS 控制子程序第25-39页
     ·ABS 的控制方法第26-27页
     ·PID 控制算法第27-28页
     ·神经网络控制算法第28-39页
       ·神经网络的基本概念第28-30页
       ·BP 网络与BP 学习算法第30-37页
       ·基于神经网络的ABS 控制算法第37-39页
   ·基于ABS+EBD 综合控制逻辑的SIMULINK 模型仿真平台的搭建第39-41页
   ·本章小节第41-42页
第三章 车辆行驶动力学模型第42-58页
   ·动力学模型整体设计第42-48页
     ·整车模型第42-44页
     ·车轮动力学模型第44-45页
     ·轮胎模型第45-48页
   ·EMB 制动器模型第48-56页
     ·EMB 执行器控制系统设计第48-51页
     ·EMB 执行器电机控制方法第51-56页
   ·EMB 车辆系统仿真模块第56-57页
   ·本章小节第57-58页
第四章 电子机械制动系统仿真分析第58-78页
   ·仿真工况的确定第58-61页
     ·仿真工况选择的原则第58-59页
     ·仿真工况制动力的确定第59-61页
   ·仿真结果分析第61-72页
   ·基于神经网络的ABS 控制算法适应性研究第72-76页
   ·本章小节第76-78页
第五章 全文总结与展望第78-80页
参考文献第80-84页
摘要第84-86页
ABSTRACT第86-89页
致谢第89页

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