| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 问题的提出 | 第10页 |
| 1.2 论文研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 悬架概述及半主动悬架的控制方法 | 第11-15页 |
| 1.3.1 汽车悬架概述 | 第11-12页 |
| 1.3.2 不同类型悬架的对比分析 | 第12页 |
| 1.3.3 半主动悬架的由来及其可调阻尼减震器 | 第12-13页 |
| 1.3.4 半主动悬架控制策略的研究状况 | 第13-15页 |
| 1.4 本文研究的主要内容及创新点 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 模糊控制与神经网络控制 | 第16-24页 |
| 2.1 模糊理论概述 | 第16页 |
| 2.2 模糊控制的数学基础 | 第16-21页 |
| 2.2.1 清晰向模糊的转换 | 第16-17页 |
| 2.2.2 隶属函数 | 第17-18页 |
| 2.2.3 模糊向清晰的转化 | 第18-19页 |
| 2.2.4 模糊逻辑与近似推理 | 第19-20页 |
| 2.2.5 T-S 型模糊推理 | 第20-21页 |
| 2.3 自适应神经模糊控制 | 第21-23页 |
| 2.3.1 人工神经网络的基本原理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 模糊系统与神经网路的结合 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 悬架的数学模型 | 第24-44页 |
| 3.1 路面输入信号的统计特性 | 第24-27页 |
| 3.1.1 路面不平度的功率谱密度 | 第24-25页 |
| 3.1.2 空间频率功率谱密度和时间频率功率谱密度之间的相互转化 | 第25-26页 |
| 3.1.3 计算机仿真产生白噪声路面输入 | 第26-27页 |
| 3.2 悬架模型的建立 | 第27-35页 |
| 3.2.1 整车模型简化成 1/2 模型过程 | 第27-33页 |
| 3.2.2 1/2 模型简化成为 1/4 模型过程 | 第33-35页 |
| 3.3 模型简化的仿真验证 | 第35-41页 |
| 3.3.1 1/2 模型的状态方程 | 第35-36页 |
| 3.3.2 1/4 悬架的状态方程 | 第36-37页 |
| 3.3.3 简化条件的仿真验证 | 第37-41页 |
| 3.4 半主动悬架模型建立 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 悬架平顺性指标及评价方法 | 第44-50页 |
| 4.1 悬架的平顺性指标 | 第44-47页 |
| 4.1.1 车身振动强度 | 第44-45页 |
| 4.1.2 悬架动挠度 | 第45页 |
| 4.1.3 车轮动载荷 | 第45-46页 |
| 4.1.4 三个指标间的相互制约讨论 | 第46-47页 |
| 4.2 平顺性的评价方法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 以速度为主要指标的评价方法 | 第47页 |
| 4.2.2 综合评价方法 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 自适应模糊控制系统设计与仿真 | 第50-65页 |
| 5.1 模糊控制系统的设计基础 | 第50-51页 |
| 5.1.1 模糊控制器的结构设计 | 第50页 |
| 5.1.2 模糊控制器的设计步骤 | 第50-51页 |
| 5.2 数据采集系统设计 | 第51-53页 |
| 5.3 以加速度为评价指标下的系统仿真 | 第53-59页 |
| 5.3.1 训练数据采集和处理 | 第53-54页 |
| 5.3.2 模糊推理系统 | 第54-56页 |
| 5.3.3 仿真分析 | 第56-59页 |
| 5.4 综合性指标下的系统仿真 | 第59-64页 |
| 5.4.1 采集并训练数据 | 第59页 |
| 5.4.2 模糊推理系统的建立 | 第59-60页 |
| 5.4.3 仿真分析 | 第60-63页 |
| 5.4.4 结果对比及总结 | 第63-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |