| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 汽车发动机建模方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 发动机空燃比控制研究现状 | 第15-18页 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 SI发动机AFR建模基础 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 发动机工作原理 | 第21-23页 |
| 2.3 SI发动机AFR均值模型 | 第23-29页 |
| 2.3.1 SI发动机进气歧管子模型 | 第24-27页 |
| 2.3.2 SI发动机燃油喷射子模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3 SI发动机转速子模型 | 第28页 |
| 2.3.4 SI发动机AFR子模型 | 第28-29页 |
| 2.4 RBF神经网络模型 | 第29-31页 |
| 2.5 MLP神经网络模型 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 既约Hessian可行线搜索SQP优化算法 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 既约Hessian可行线搜索SQP优化算法 | 第33-45页 |
| 3.2.1 优化问题的描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 既约Hessian方法 | 第34-37页 |
| 3.2.3 可行线搜索 | 第37-40页 |
| 3.2.4 算法收敛性及收敛速度 | 第40-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于神经网络模型的SI发AFR非线性模型预测控制 | 第47-71页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 基于MLP神经网络模型的SI发动机AFR非线性模型预测控制 | 第47-61页 |
| 4.2.1 基于MLP神经网络模型的SI发动机AFR系统建模 | 第47-51页 |
| 4.2.2 基于MLP神经网络模型的非线性模型预测控制系统结构 | 第51页 |
| 4.2.3 非线性模型预测控制的既约Hessian可行线搜索SQP算法 | 第51-53页 |
| 4.2.4 仿真实验 | 第53-61页 |
| 实验 1 | 第53-55页 |
| 实验 2 | 第55-57页 |
| 实验 3 | 第57-59页 |
| 实验 4 | 第59-61页 |
| 4.3 基于RBF神经网络模型的SI发动机AFR非线性模型预测控制 | 第61-69页 |
| 4.3.1 基于RBF神经网络模型的SI发动机AFR系统建模 | 第61-63页 |
| 4.3.2 基于RBF神经网络模型的非线性模型预测控制系统结构 | 第63-64页 |
| 4.3.3 仿真实验 | 第64-69页 |
| 实验 1 | 第64-65页 |
| 实验 2 | 第65-66页 |
| 实验 3 | 第66-67页 |
| 实验 4 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71页 |
| 5.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 作者简介及科研成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
