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轮毂驱动电动车的路面附着系数估计方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-14页
        1.2.1 轮毂驱动电动车的研究现状第10-11页
        1.2.2 路面附着系数估计方法的研究现状第11-13页
        1.2.3 目前研究中存在的问题第13-14页
    1.3 论文研究内容与组织结构第14-15页
第2章 车辆动力学分析及轮胎动力学建模第15-36页
    2.1 引言第15页
    2.2 车辆动力学分析第15-24页
        2.2.1 整车受力分析第15-16页
        2.2.2 轮胎垂直载荷受力分析第16-24页
    2.3 轮胎模型分析第24-29页
        2.3.1 车轮动态特性分析第24-26页
        2.3.2 轮胎摩擦力特性分析第26-27页
        2.3.3 Dugoff轮胎模型第27-29页
    2.4 仿真及实验环境第29-30页
    2.5 车辆动力学仿真分析与验证第30-35页
        2.5.1 车辆动力学方程仿真分析与验证第30-33页
        2.5.2 轮胎模型仿真分析与验证第33-35页
    2.6 本章小结第35-36页
第3章 直行工况下的路面附着系数估计第36-57页
    3.1 引言第36-37页
    3.2 滑移率估计第37-42页
        3.2.1 滑移率估计方法分析第37-39页
        3.2.2 仿真验证第39-42页
    3.3 轮胎纵向力估计第42-49页
        3.3.1 滑模观测器设计第42-44页
        3.3.2 基于滑模观测器的轮胎纵向力估计第44-45页
        3.3.3 仿真验证第45-49页
    3.4 基于附着率—纵向滑移率曲线的路面附着系数估计第49-51页
        3.4.1 附着率—纵向滑移率曲线标定第49-50页
        3.4.2 基于标定曲线的路面附着系数估计第50-51页
    3.5 仿真分析与验证第51-56页
    3.6 本章小结第56-57页
第4章 转向工况下的路面附着系数估计第57-69页
    4.1 引言第57页
    4.2 基于BP神经网络的估计方法的原理证明第57-59页
    4.3 基于BP神经网络的估计方法实现第59-63页
        4.3.1 训练样本的获取第59-60页
        4.3.2 BP神经网络的结构第60-61页
        4.3.3 训练效果分析第61-63页
    4.4 仿真分析与验证第63-68页
    4.5 本章小结第68-69页
结论第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-75页
致谢第75页

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