| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 汽车悬架发展概述 | 第9-10页 |
| 1.2 悬架的分类 | 第10-11页 |
| 1.2.1 被动悬架系统 | 第10-11页 |
| 1.2.2 半主动悬架系统 | 第11页 |
| 1.2.3 主动悬架系统 | 第11页 |
| 1.3 主动悬架的国内、外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.4 本论文研究的主要内容及创新点 | 第13-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.3 本文的创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 汽车悬架系统建模 | 第16-23页 |
| 2.1 四分之一车体汽车悬架动力学模型 | 第16-17页 |
| 2.1.1 被动悬架动力学模型 | 第16页 |
| 2.1.2 主动悬架动力学模型 | 第16-17页 |
| 2.2 悬架的动态特性指标 | 第17-18页 |
| 2.3 本文选用的仿真软件 | 第18-19页 |
| 2.4 路面输入模型 | 第19页 |
| 2.5 仿真车型的选取 | 第19-20页 |
| 2.6 汽车悬架Simulink仿真模型 | 第20-21页 |
| 2.6.1 被动悬架的Simulink仿真模型 | 第20-21页 |
| 2.6.2 主动悬架Simulink仿真模型 | 第21页 |
| 2.7 仿真模型中的代数环问题 | 第21-22页 |
| 2.8 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 汽车主动悬架PID控制和模糊控制方法研究 | 第23-36页 |
| 3.1 汽车主动悬架PID控制 | 第23-26页 |
| 3.1.1 PID控制的基本原理 | 第23-24页 |
| 3.1.2 PID参数整定 | 第24-25页 |
| 3.1.3 主动悬架PID控制策略仿真研究 | 第25-26页 |
| 3.2 基于模糊的汽车主动悬架控制方法 | 第26-35页 |
| 3.2.1 模糊控制的基本工作原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 模糊控制器的结构设计 | 第27-28页 |
| 3.2.3 输入输出变量的模糊化 | 第28-29页 |
| 3.2.4 模糊语语句适当、合理区间的确定 | 第29页 |
| 3.2.5 如何建立隶属函数及其选用原则 | 第29-30页 |
| 3.2.6 建立模糊控制规则 | 第30-31页 |
| 3.2.7 模糊决策与判定 | 第31页 |
| 3.2.8 量化因子与比例因子 | 第31-32页 |
| 3.2.9 模糊控制器Simulink模型设计 | 第32页 |
| 3.2.10 基于模糊理论的汽车主动悬架控制仿真研究 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于遗传算法优化的模糊PID控制 | 第36-51页 |
| 4.1 汽车主动悬架的模糊PID控制 | 第36-41页 |
| 4.1.1 模糊PID控制原理 | 第36-37页 |
| 4.1.2 模糊PID控制器的设计 | 第37-39页 |
| 4.1.3 模糊PID控制的汽车主动悬架Simulink仿真模型 | 第39-40页 |
| 4.1.4 模糊PID控制的汽车主动悬架仿真研究 | 第40-41页 |
| 4.2 基于基因遗传算法的模糊PID控制器参数优化 | 第41-50页 |
| 4.2.1 初始种群的设定 | 第41-42页 |
| 4.2.2 适应度函数的选取 | 第42页 |
| 4.2.3 选择遗传操作 | 第42-43页 |
| 4.2.4 交叉遗传操作 | 第43页 |
| 4.2.5 变异遗传操作 | 第43-44页 |
| 4.2.6 基于遗传算法优化模糊PID控制器的汽车悬架模型 | 第44-47页 |
| 4.2.7 基于基因遗传算法优化模糊PID控制下的汽车主动悬架仿真研究 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
