| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 磁流变减振器研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 磁流变液概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 磁流变减振器研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 磁流变半主动悬架控制策略概述 | 第15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-20页 |
| 2 悬架系统与路面输入模型的建立 | 第20-38页 |
| 2.1 路面输入模型的建立 | 第20-22页 |
| 2.1.1 随机不平路面输入模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 凸块路面输入模型 | 第21-22页 |
| 2.2 磁流变减振器力学特性实验 | 第22-27页 |
| 2.2.1 磁流变减振器结构 | 第22页 |
| 2.2.2 磁流变减振器力学特性实验 | 第22-26页 |
| 2.2.3 磁流变减振器力学模型的建立 | 第26-27页 |
| 2.3 磁流变半主动悬架系统动力学模型的建立 | 第27-31页 |
| 2.3.1 整车半主动悬架系统动力学模型的建立 | 第28-29页 |
| 2.3.2 1/2车辆MR半主动悬架系统动力学模型的建立 | 第29-30页 |
| 2.3.3 1/4车半主动悬架系统动力学模型的建立 | 第30-31页 |
| 2.4 1/2车被动悬架系统平顺性分析 | 第31-36页 |
| 2.4.1 1/2车被动悬架系统动力学模型建立 | 第31页 |
| 2.4.2 1/2车被动悬架系统时域分析 | 第31-34页 |
| 2.4.3 1/2车被动悬架系统频域分析 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 基于模糊推理的变论域模糊控制器设计 | 第38-46页 |
| 3.1 变论域模糊控制的基本思想 | 第38-39页 |
| 3.2 T-S模糊控制器设计 | 第39-40页 |
| 3.3 基于模糊推理的伸缩因子控制器设计 | 第40-42页 |
| 3.4 仿真实例 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于模糊神经网络的变论域模糊控制器设计 | 第46-54页 |
| 4.1 模糊神经网络结构 | 第46-47页 |
| 4.2 基于模糊神经网络的伸缩因子控制器设计 | 第47-48页 |
| 4.3 模糊神经网络学习算法 | 第48-50页 |
| 4.4 仿真实例 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于粒子群算法与模糊神经网络的变论域模糊控制器设计 | 第54-62页 |
| 5.1 粒子群优化算法的基本原理 | 第54-55页 |
| 5.2 粒子群算法优化的模糊神经网络控制器设计 | 第55-56页 |
| 5.3 仿真实例 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72页 |
