| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究现状分析 | 第15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 经济性巡航控制的理论模型研究 | 第17-27页 |
| ·汽车纵向动力学模型分析 | 第17-21页 |
| ·汽车行驶阻力功率研究 | 第17-20页 |
| ·汽车纵向动力学特性模型的建立 | 第20-21页 |
| ·汽车的燃油经济性模型分析 | 第21-23页 |
| ·汽车燃油经济性的评价指标 | 第21页 |
| ·汽车燃油经济性模型分析 | 第21-22页 |
| ·汽车燃油经济性的影响因素 | 第22-23页 |
| ·汽车安全车距模型研究 | 第23-24页 |
| ·汽车安全车距模型分析 | 第23-24页 |
| ·汽车安全车距控制策略研究 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-27页 |
| 第3章 经济性巡航控制方案研究 | 第27-39页 |
| ·经济性巡航控制方案设计 | 第27-30页 |
| ·经济性巡航控制系统的硬件设计 | 第30-37页 |
| ·主控单元的选取 | 第30-31页 |
| ·传感器的选型 | 第31-34页 |
| ·执行机构 | 第34页 |
| ·电路设计 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于神经网络的发动机万有特性模型辨识 | 第39-67页 |
| ·发动机万有特性模型的辨识方法分析 | 第39-43页 |
| ·应用神经网络辨识发动机万有特性 | 第43-63页 |
| ·神经网络理论 | 第44-46页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第44页 |
| ·人工神经元模型 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络的基本结构 | 第45页 |
| ·神经网络的工作过程 | 第45-46页 |
| ·应用径向基神经网络辨识发动机万有特性 | 第46-52页 |
| ·径向基神经网络 | 第46页 |
| ·神经网络编辑器 | 第46-47页 |
| ·基于RBF网络的万有特性模型辨识 | 第47-51页 |
| ·RBF网络模型测试 | 第51-52页 |
| ·基于LM算法的两层前向神经网络辨识发动机万有特性 | 第52-62页 |
| ·基于LM算法的两层前向神经网络 | 第52-53页 |
| ·模型辨识过程分析 | 第53-57页 |
| ·模型辨识结果分析 | 第57-60页 |
| ·模型测试 | 第60-62页 |
| ·两种神经网络的辨识效果对比 | 第62-63页 |
| ·发动机万有特性神经网络模型自学习功能研究 | 第63-65页 |
| ·发动机万有特性神经网络模型的自学习方法探究 | 第63-64页 |
| ·实测发动机万有特性参数的存储与提取方法分析 | 第64-65页 |
| ·常见的数据存储格式简介 | 第64页 |
| ·实测发动机万有特性参数的存取方法探究 | 第64-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第5章 经济性巡航的车速调节方法仿真分析研究 | 第67-85页 |
| ·基于公路线形的汽车稳速巡航仿真分析研究 | 第67-78页 |
| ·基于公路线形的汽车定速巡航仿真分析 | 第67-71页 |
| ·基于公路线形的汽车经济性巡航稳速控制仿真分析 | 第71-76页 |
| ·汽车经济性巡航稳速控制的理论基础分析 | 第71-75页 |
| ·汽车经济性巡航稳速控制的仿真分析 | 第75-76页 |
| ·基于公路线形的经济性巡航与定速巡航的油耗对比 | 第76-78页 |
| ·基于公路线形的汽车变速控制仿真分析 | 第78-84页 |
| ·基于公路线形的汽车等加速工况仿真分析 | 第78-81页 |
| ·汽车等加速行驶工况理论基础分析 | 第78-79页 |
| ·汽车等加速工况仿真分析 | 第79-81页 |
| ·基于公路线形的汽车变加速工况仿真分析 | 第81-83页 |
| ·汽车变加速工况的理论基础分析 | 第81页 |
| ·汽车变加速工况仿真分析 | 第81-83页 |
| ·基于公路线形的汽车等加速与变加速工况油耗对比 | 第83-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第6章 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·论文总结 | 第85-86页 |
| ·论文展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 附录 | 第91-95页 |
| 作者简介及科研成果 | 第95-97页 |
| 致谢 | 第97页 |