摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
1 绪论 | 第11-30页 |
1.1 汽车悬架系统智能化的必要性 | 第11-12页 |
1.2 汽车智能化悬架系统 | 第12-18页 |
1.2.1 智能悬架的理论研究进展 | 第14-15页 |
1.2.2 减振器阻尼力控制 | 第15-17页 |
1.2.3 智能悬架系统在汽车工程中应用 | 第17-18页 |
1.3 汽车智能悬架系统目前存在的问题 | 第18-19页 |
1.4 磁流变材料与器件的研究与发展 | 第19-28页 |
1.4.1 磁流变材料的研究与发展 | 第19-20页 |
1.4.2 磁流变器件的研究与发展 | 第20-27页 |
1.4.3 磁流变技术目前存在的问题 | 第27-28页 |
1.5 本文将要开展的研究工作 | 第28-29页 |
1.6 本文小结 | 第29-30页 |
2 磁流变效应与磁流变体的流变特性研究 | 第30-56页 |
2.1 磁流变效应及其特征 | 第30-31页 |
2.2 磁流变效应的机理 | 第31-33页 |
2.2.1 磁流变体的极化 | 第31-32页 |
2.2.2 磁流变体的结构变化 | 第32-33页 |
2.2.3 磁流变体的表观粘度 | 第33页 |
2.3 磁流变效应的模型描述 | 第33-37页 |
2.4 影响磁流变效应的若干因素分析 | 第37-40页 |
2.4.1 磁流变体的结团与沉降问题 | 第37-38页 |
2.4.2 屈服应力与磁饱和强度、体积分数和磁化率的关系 | 第38-39页 |
2.4.3 磁极化颗粒尺寸对磁流变体的剪切屈服应力的影响 | 第39页 |
2.4.4 剪切作用引起的磁流变体结构变化和成链动力学 | 第39-40页 |
2.5 磁流变体的构成及性能要求 | 第40-43页 |
2.5.1 磁流变体的构成 | 第40-42页 |
2.5.2 汽车阻尼器用磁流变体的性能要求 | 第42-43页 |
2. 6 磁流变体的特性及测试方法 | 第43-55页 |
2.6.1 磁流变体的特性 | 第43-44页 |
2.6.2 磁流变特性测试方法 | 第44-50页 |
2.6.3 本文所用磁流变特性测试 | 第50-55页 |
2.7 本章小结 | 第55-56页 |
3 磁流变阻尼器原理研究及结构设计 | 第56-88页 |
3.1 磁流变阻尼器的工作模式和设计准则 | 第56-58页 |
3.2 磁路设计原理及若干技术问题探讨 | 第58-69页 |
3.2.1 磁芯材料的特性 | 第58-60页 |
3.2.2 本文采用的磁芯材料及其磁学性能 | 第60-62页 |
3.2.3 阻尼器磁路能量损失分析 | 第62-67页 |
3.2.4 阻尼器磁路设计计算 | 第67-69页 |
3.3 磁流变阻尼器流变学方程的推导 | 第69-78页 |
3.3.1 基于平板模型的流变学方程 | 第69-74页 |
3.3.2 基于轴对称模型的流变学方程 | 第74-78页 |
3.4 阻尼力的计算方法及结构参数对阻尼特性的影响 | 第78-83页 |
3.5 磁流变阻尼器的结构设计及相关技术问题 | 第83-84页 |
3.6 本章小结 | 第84-88页 |
4 磁流变阻尼器试验方法研究及结果分析 | 第88-110页 |
4.1 磁流变阻尼器的工作特性 | 第88-91页 |
4.1.1 磁流变阻尼器的内特性与外特性 | 第88-89页 |
4.1.2 磁流变阻尼器的工作特性 | 第89-91页 |
4.2 磁流变阻尼器的试验方法及测试 | 第91-102页 |
4.2.1 磁流变阻尼器的试验标准 | 第91-92页 |
4.2.2 试验设备 | 第92-93页 |
4.2.3 磁流变阻尼器测试 | 第93-102页 |
4.3 磁流变阻尼器的试验结果分析 | 第102-109页 |
4.3.1 磁流变阻尼器的阻尼力与励磁电流的关系 | 第102-105页 |
4.3.2 磁流变阻尼器的阻尼力与活塞速度的关系 | 第105页 |
4.3.3 磁流变阻尼器的温度特性分析 | 第105-106页 |
4.3.4 磁流变体的容性与感性对阻尼器特性的影响 | 第106-109页 |
4.4 本章小结 | 第109-110页 |
5 磁流变阻尼器的阻尼特性与神经网络模型 | 第110-128页 |
5.1 磁流变体的本构特性 | 第110-111页 |
5.2 磁流变阻尼器的动力学特性及模型描述 | 第111-117页 |
5.2.1 阻尼器的动力学特性 | 第111-113页 |
5.2.2 阻尼特性的模型描述 | 第113-115页 |
5.2.3 非线性弹-粘塑性模型的参数优化 | 第115-117页 |
5.3 磁流变阻尼器的络神经网络模型研究 | 第117-125页 |
5.3.1 多层前馈神经网络逼近磁流变阻尼器的特性 | 第117-119页 |
5.3.2 磁流变阻尼器神经网络模型的拓朴结构 | 第119-121页 |
5.3.3 学习算法及其改进措施 | 第121-125页 |
5.4 本章小结 | 第125-128页 |
6 全文总结与今后工作展望 | 第128-131页 |
致谢 | 第131-141页 |