| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 纯电动汽车发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 纯电动汽车国外发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 纯电动汽车国内发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 再生制动控制策略研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 驾驶员制动意图识别研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 制动力分配研究现状 | 第14页 |
| 1.3.3 再生制动能量回收优化控制研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究的意义与主要内容 | 第15-20页 |
| 1.4.1 本文研究的意义 | 第15页 |
| 1.4.2 本文研究的主要内容 | 第15-20页 |
| 2 制动力学与制动模式分析 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 汽车制动过程力学分析 | 第20-22页 |
| 2.3 汽车的制动力分配 | 第22-25页 |
| 2.3.1 理想前、后轮制动器制动力分配曲线 | 第23-24页 |
| 2.3.2 ECE制动法规对制动力分配的要求 | 第24-25页 |
| 2.4 传统内燃机汽车的发动机反拖制动 | 第25-26页 |
| 2.5 纯电动汽车的制动模式分析 | 第26-31页 |
| 2.5.1 纯电动汽车的制动模式 | 第26-27页 |
| 2.5.2 基于路况和制动需求的制动模式抉择 | 第27-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-34页 |
| 3 常规制动工况下的再生制动控制策略 | 第34-52页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 不同路况条件下的驾驶员制动意图识别 | 第34-41页 |
| 3.2.1 基于制动踏板操作的驾驶员制动意图模糊识别 | 第35-39页 |
| 3.2.2 基于BP神经网络算法的期望制动强度预测 | 第39-41页 |
| 3.2.3 不同路况条件下的驾驶员制动意图修正 | 第41页 |
| 3.3 常规制动工况下的制动力分配策略 | 第41-50页 |
| 3.3.1 传统的制动力分配策略 | 第41-44页 |
| 3.3.2 本文的制动力分配策略 | 第44-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 4 滑行制动工况下的再生制动控制策略 | 第52-62页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 不同路况条件下的驾驶员制动意图识别 | 第52-57页 |
| 4.2.1 基于加速踏板操作的驾驶员制动意图模糊识别 | 第53-55页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络算法的驾驶员制动意图识别系数预测 | 第55-57页 |
| 4.2.3 不同路况条件下的驾驶员制动意图修正 | 第57页 |
| 4.3 基于驾驶员制动意图的再生制动力控制策略 | 第57-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 常规制动工况下的再生制动能量回收优化控制 | 第62-76页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 纯电动汽车传动系统效率特性分析 | 第62-70页 |
| 5.2.1 电池效率特性分析 | 第62-66页 |
| 5.2.2 电机效率特性分析 | 第66-67页 |
| 5.2.3 变速器(两挡AMT)效率特性分析 | 第67-70页 |
| 5.3 再生制动力及变速器速比优化控制 | 第70-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 6 纯电动汽车再生制动仿真分析 | 第76-88页 |
| 6.1 引言 | 第76页 |
| 6.2 纯电动汽车再生制动仿真模型建立 | 第76-77页 |
| 6.3 不同路况条件下的再生制动仿真分析 | 第77-83页 |
| 6.3.1 下坡路况的再生制动仿真分析 | 第77-80页 |
| 6.3.2 上坡路况的再生制动仿真分析 | 第80-83页 |
| 6.4 典型城市循环工况下的再生制动仿真分析 | 第83-85页 |
| 6.5 本章小结 | 第85-88页 |
| 7 总结与展望 | 第88-90页 |
| 7.1 总结 | 第88-89页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 附录 | 第96页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文 | 第96页 |
| B.作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第96页 |
