| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·前言 | 第13页 |
| ·论文选题的意义和目的 | 第13-14页 |
| ·汽车操纵逆动力学的研究方法 | 第14-17页 |
| ·线性汽车操纵逆动力学的研究方法 | 第14-16页 |
| ·非线性汽车操纵逆动力学的研究方法 | 第16-17页 |
| ·国内外汽车操纵逆动力学研究现状 | 第17-18页 |
| ·国外汽车操纵逆动力学研究现状 | 第17-18页 |
| ·国内汽车操纵逆动力学研究现状 | 第18页 |
| ·本文的研究意义和主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 人工神经网络理论及模型 | 第20-28页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络模型 | 第21-24页 |
| ·生物神经元结构 | 第21-22页 |
| ·人工神经元结构 | 第22页 |
| ·人工神经网络拓扑结构 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的运行 | 第24页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第24-27页 |
| ·径向基网络结构 | 第24-26页 |
| ·径向基网络的一般学习算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于 GRNN 网络的汽车操纵逆动力学研究 | 第28-53页 |
| ·三自由度角输入避让转向汽车模型 | 第28-30页 |
| ·运动模型与坐标取法 | 第28-29页 |
| ·运动微分方程 | 第29-30页 |
| ·三自由度角输入避让转向驾驶员—汽车闭环模型 | 第30-35页 |
| ·驾驶员模型 | 第31-32页 |
| ·驾驶员—汽车闭环模型 | 第32-34页 |
| ·校正参数 C0及校正时间 Tc的计算 | 第34-35页 |
| ·道路输入模型 | 第35-38页 |
| ·双移线道路输入模型 | 第35-37页 |
| ·蛇形线道路输入模型 | 第37-38页 |
| ·实车试验验证 | 第38-40页 |
| ·标桩的设置及预试 | 第38页 |
| ·试验设备 | 第38-39页 |
| ·试验方法及注意事项 | 第39-40页 |
| ·试验结果对比 | 第40页 |
| ·GRNN 网络模型的建立 | 第40-42页 |
| ·均匀设计方法 | 第41-42页 |
| ·GRNN 网络的建立 | 第42页 |
| ·GRNN 网络识别仿真结果 | 第42-51页 |
| ·转向盘正弦输入仿真结果 | 第42-44页 |
| ·双移线仿真结果 | 第44-47页 |
| ·蛇形线仿真结果 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 最优控制理论及模型 | 第53-62页 |
| ·最优控制问题的提出 | 第53页 |
| ·最优控制问题的完整描述 | 第53-55页 |
| ·最优控制问题的求解方法 | 第55-58页 |
| ·变分法 | 第55-56页 |
| ·极大值原理 | 第56页 |
| ·动态规划（D.P.—Dynamic Program） | 第56-58页 |
| ·直接配置非线性规划方法 | 第58页 |
| ·序列二次规划（SQP）方法 | 第58-60页 |
| ·程序设计 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于最优控制的汽车操纵逆动力学研究 | 第62-79页 |
| ·汽车操纵逆动力学问题 | 第62-71页 |
| ·三自由度角输入汽车转向数学模型 | 第62-63页 |
| ·三自由度角输入汽车最优控制模型 | 第63-64页 |
| ·状态变量的转化 | 第64页 |
| ·数值仿真结果 | 第64-71页 |
| ·虚拟样机验证 | 第71-78页 |
| ·ADAMS/CAR 整车仿真原理 | 第72页 |
| ·整车模型建立 | 第72-74页 |
| ·整车仿真 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·本文主要研究成果及创新点 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |