汽车行驶工况的构建及波动特性研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-22页 |
| ·论文研究背景 | 第13页 |
| ·论文研究意义 | 第13-15页 |
| ·国内外行驶工况研究概况 | 第15-21页 |
| ·国外研究概况 | 第15-19页 |
| ·国内研究概况 | 第19-21页 |
| ·本文研究内容与方法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 试验方案规划 | 第22-31页 |
| ·试验路线的选择 | 第22-25页 |
| ·试验时间 | 第25页 |
| ·试验方法及驾驶员的确定 | 第25-26页 |
| ·试验车辆及相关设备 | 第26-29页 |
| ·采样间隔及数据量的确定 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 数据处理 | 第31-40页 |
| ·数据的预处理 | 第31-33页 |
| ·运动学片段的定义 | 第33-34页 |
| ·行驶状态的划分 | 第34-35页 |
| ·特征参数的确定及计算 | 第35-37页 |
| ·特征参数的确定 | 第35-36页 |
| ·特征参数的计算 | 第36-37页 |
| ·道路实测数据处理结果 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 行驶工况解析方法 | 第40-52页 |
| ·主成分分析 | 第41-45页 |
| ·主成分分析的基本思想 | 第41页 |
| ·主成分分析的基本理论 | 第41-43页 |
| ·主成分分析结果 | 第43-45页 |
| ·SOM 神经网络 | 第45-48页 |
| ·SOM 神经网络基本思想 | 第45-46页 |
| ·SOM 神经网络竞争过程 | 第46页 |
| ·SOM 神经网络分析结果 | 第46-48页 |
| ·K-MEANS 聚类分析 | 第48-49页 |
| ·K-means 聚类分析基本思想 | 第48页 |
| ·K-means 聚类基本过程 | 第48-49页 |
| ·K-means 聚类结果 | 第49页 |
| ·拟合代表性工况 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 行驶工况精度分析 | 第52-60页 |
| ·基于特征参数的误差分析 | 第52-53页 |
| ·基于速度-加速度联合概率分布的误差分析 | 第53-56页 |
| ·行驶工况加速度分布的非参数检验 | 第56-57页 |
| ·基于 ADVISOR 的油耗仿真分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 交叉口行驶工况波动特性分析 | 第60-68页 |
| ·去趋势波动分析 | 第60-61页 |
| ·小波分析 | 第61-62页 |
| ·波动分析实例 | 第62-67页 |
| ·交叉口数据采集方法 | 第62-63页 |
| ·去趋势波动分析结果 | 第63-65页 |
| ·小波分析结果 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 硕士期间参与的科研项目 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
