| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 路面不平度的研究意义及其测量和识别概述 | 第11-17页 |
| 1.1.1 路面不平度研究意义 | 第11页 |
| 1.1.2 路面不平度测量概述 | 第11-14页 |
| 1.1.3 路面不平度识别概述 | 第14-17页 |
| 1.2 路面不平度识别神经网络方法的分析 | 第17-20页 |
| 1.2.1 路面不平度识别神经网络方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.2 路面不平度识别神经网络方法存在的问题 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究主要内容和意义 | 第20-22页 |
| 1.3.1 本文研究主要内容 | 第20页 |
| 1.3.2 本文研究意义 | 第20-22页 |
| 第2章 基于车辆响应识别路面不平度的神经网络方法 | 第22-31页 |
| 2.1 基于车辆响应识别路面不平度的神经网络原理与评价指标 | 第22-23页 |
| 2.1.1 基于车辆响应识别路面不平度的神经网络原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 评价指标 | 第23页 |
| 2.2 用于神经网络输入的车辆响应筛选 | 第23-28页 |
| 2.2.1 加速度响应的筛选 | 第23-25页 |
| 2.2.2 速度响应的筛选 | 第25页 |
| 2.2.3 位移响应的筛选 | 第25-27页 |
| 2.2.4 筛选结果 | 第27-28页 |
| 2.3 输入方案的正交试验设计方法 | 第28-30页 |
| 2.3.1 输入方案的正交试验设计 | 第28页 |
| 2.3.2 数据处理的方差分析 | 第28-30页 |
| 2.3.3 多指标的处理 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 4种神经网络的基本原理及其MATLAB实现 | 第31-44页 |
| 3.1 BP神经网络基本原理及其MATLAB实现 | 第31-34页 |
| 3.1.1 BP神经网络基本原理 | 第31-32页 |
| 3.1.2 BP神经网络MATLAB实现 | 第32-34页 |
| 3.2 RBF神经网络基本原理及其MATLAB实现 | 第34-37页 |
| 3.2.1 RBF神经网络基本原理 | 第34-36页 |
| 3.2.2 RBF神经网络MATLAB实现 | 第36-37页 |
| 3.3 小波神经网络基本原理及其MATLAB实现 | 第37-40页 |
| 3.3.1 小波神经网络基本原理 | 第37-39页 |
| 3.3.2 小波神经网络的MATLAB实现 | 第39-40页 |
| 3.4 NARX神经网络的基本原理及其MATLAB实现 | 第40-43页 |
| 3.4.1 NARX神经网络基本原理 | 第40-41页 |
| 3.4.2 NARX神经网络MATLAB实现 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于平面模型的路面不平度神经网络识别 | 第44-69页 |
| 4.1 基于平面模型的路面不平度和车辆响应 | 第44-48页 |
| 4.1.1 前后轮路面不平度的滤波白噪声模型 | 第44页 |
| 4.1.2 平顺性四自由度平面模型 | 第44-46页 |
| 4.1.3 路面不平度和车辆响应的获得 | 第46-48页 |
| 4.2 路面不平度的神经网络识别 | 第48-60页 |
| 4.2.1 路面不平度的BP神经网络识别 | 第48-51页 |
| 4.2.2 路面不平度的RBF神经网络识别 | 第51-54页 |
| 4.2.3 路面不平度的小波神经网络识别 | 第54-57页 |
| 4.2.4 路面不平度的NARX神经网络识别 | 第57-60页 |
| 4.3 最优神经网络确定及其识别结果的影响分析 | 第60-68页 |
| 4.3.1 4种神经网络识别结果比较 | 第60-61页 |
| 4.3.2 训练集采样点数对识别结果的影响 | 第61-63页 |
| 4.3.3 随机噪声对识别结果的影响 | 第63-65页 |
| 4.3.4 车速对识别结果的影响 | 第65-67页 |
| 4.3.5 不同等级路面不平度的识别 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 基于空间模型的路面不平度神经网络识别及在Carsim中应用 | 第69-116页 |
| 5.1 基于空间模型的路面不平度和车辆响应 | 第69-75页 |
| 5.1.1 四轮路面不平度的滤波白噪声模型 | 第69-70页 |
| 5.1.2 平顺性七自由度空间模型 | 第70-72页 |
| 5.1.3 路面不平度和车辆响应的获得 | 第72-75页 |
| 5.2 路面不平度的神经网络识别 | 第75-101页 |
| 5.2.1 路面不平度的BP神经网络识别 | 第75-81页 |
| 5.2.2 路面不平度的RBF神经网络识别 | 第81-88页 |
| 5.2.3 路面不平度的小波神经网络识别 | 第88-94页 |
| 5.2.4 路面不平度的NARX神经网络识别 | 第94-101页 |
| 5.3 最优神经网络确定及其识别结果的影响分析 | 第101-109页 |
| 5.3.1 4种神经网络识别结果比较 | 第101页 |
| 5.3.2 训练集采样点数对识别结果的影响 | 第101-102页 |
| 5.3.3 随机噪声对识别结果的影响 | 第102-103页 |
| 5.3.4 车速对识别结果的影响 | 第103-106页 |
| 5.3.5 不同等级路面不平度的识别 | 第106-109页 |
| 5.4 路面不平度识别在Carsim中应用 | 第109-114页 |
| 5.4.1 仿真环境设置 | 第109-113页 |
| 5.4.2 Carsim中路面不平度的识别 | 第113-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-116页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
