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汽车自载重测量系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的背景和意义第10-11页
        1.1.1 社会需求第10-11页
        1.1.2 企业管理需求第11页
    1.2 汽车称重技术国内外发展的概况第11-13页
    1.3 超声波技术在汽车载重中的应用第13-14页
        1.3.1 超声波测距领域的历史和国内外发展现状第13-14页
        1.3.2 超声波测距在本论文中的应用第14页
    1.4 本论文的主要研究内容第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 汽车自载重系统方案的分析与设计第16-24页
    2.1 汽车载重测量方法概述第16-22页
        2.1.1 基于固定检测站的汽车载重检测法第16页
        2.1.2 基于应变传感器的桥上高速载重检测法第16-17页
        2.1.3 基于汽车叠板弹簧形变的汽车载重测量法第17-19页
        2.1.4 基于胎压传感器的汽车载重测量方法第19-22页
    2.2 汽车自载重测量系统方案的确定第22-23页
        2.2.1 系统的总体思路第22页
        2.2.2 系统原理设计第22-23页
        2.2.3 系统模块的选择第23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 汽车自载重测量数学模型第24-32页
    3.1 汽车自载重测量外部测量模型原理第24页
    3.2 外部建模假设与悬架结构力学分析第24-26页
    3.3 变形量与载重模型建立第26-30页
        3.3.1 刚度的计算第26-27页
        3.3.2 变形量的计算第27-30页
    3.4 胎压与载重的数学模型第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 基于BP神经网络的数据融合第32-44页
    4.1 多传感器数据融合技术第32-35页
        4.1.1 数据融合的定义及目的第32页
        4.1.2 多传感器数据融合系统的模型第32-33页
        4.1.3 数据融合的层次描述第33-34页
        4.1.4 数据融合的分类第34页
        4.1.5 多传感器数据融合的主要技术和方法第34页
        4.1.6 多传感器数据融合方法的优缺点第34-35页
    4.2 算法的整体描述第35-36页
    4.3 BP神经网络第36-39页
        4.3.1 BP网络的基本思想及拓扑结构第37页
        4.3.2 BP网络算法理论推导第37-39页
        4.3.3 BP算法的执行步骤及其优缺点第39页
    4.4 BP神经网络模型的建立与仿真第39-43页
        4.4.1 网络模型的建立第40-42页
        4.4.2 网络性能测试仿真第42-43页
    4.5 本章小结第43-44页
第5章 系统的硬件设计第44-62页
    5.1 电源模块第44-46页
    5.2 超声波传感器第46-48页
        5.2.1 SDM-IO芯片介绍第46页
        5.2.2 SDM-IO结构图第46-47页
        5.2.3 SDM-IO主要技术参数和工作原理第47页
        5.2.4 SDM-IO模块的主要特点第47页
        5.2.5 抗干扰性第47-48页
    5.3 瑞萨单片机选取第48-50页
        5.3.1 关于汽车级别第48-49页
        5.3.2 关于瑞萨科技第49页
        5.3.3 瑞萨单片机第49-50页
    5.4 双电源转换收发器第50-52页
    5.5 蓝牙通信第52-55页
        5.5.1 关于蓝牙第52-53页
        5.5.2 HC-05特点及引脚功能第53页
        5.5.3 主要引脚定义第53-54页
        5.5.4 蓝牙模块与外接之间的接口通信第54-55页
        5.5.5 HC-05模块的控制方式第55页
    5.6 轮胎压力测量模块设计第55-57页
    5.7 系统总的接线图设计第57-59页
    5.8 汽车自载重检测模块的PCB设计第59-60页
        5.8.1 抗干扰设计第59页
        5.8.2 PCB板设计图第59-60页
    5.9 系统实物图第60-61页
    5.10 本章小结第61-62页
第6章 汽车自载重系统软件设计第62-70页
    6.1 主程序第62-64页
    6.2 超声波传感器数据读取程序设计第64-66页
    6.3 轮胎压力和温度数据读取程序设计第66-67页
    6.4 通信程序设计第67-69页
    6.5 本章小结第69-70页
第7章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76页

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