| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 半主动悬挂系统发展及研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 半主动可变阻尼减振器 | 第11-13页 |
| 1.2.2 半主动悬挂系统控制策略 | 第13-14页 |
| 1.2.3 半主动控制系统中时滞问题研究 | 第14-15页 |
| 1.2.4 半主动悬挂系统研究及应用现状 | 第15页 |
| 1.3 本论文拟解决的问题和论文主要内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本论文拟解决的问题 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本论文的主要内容 | 第16-17页 |
| 2 磁流变阻尼器半主动悬挂系统建模及特性分析 | 第17-33页 |
| 2.1 悬挂系统的结构及分类 | 第17-18页 |
| 2.1.1 悬挂系统的结构 | 第17页 |
| 2.1.2 悬挂系统的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 磁流变阻尼器的建模及特性分析 | 第18-25页 |
| 2.2.1 磁流变液 | 第18-19页 |
| 2.2.2 磁流变阻尼器简介 | 第19-20页 |
| 2.2.3 磁流变阻尼器模型 | 第20-22页 |
| 2.2.4 磁流变阻尼器特性分析 | 第22-25页 |
| 2.3 车辆两自由度被动悬挂系统建模及Simulink仿真 | 第25-26页 |
| 2.3.1 两自由度被动悬挂系统的建模 | 第25-26页 |
| 2.3.2 两自由度被动悬挂系统Simulink仿真模型 | 第26页 |
| 2.4 车辆两自由度半主动悬挂系统建模及Simulink仿真 | 第26-28页 |
| 2.4.1 两自由度半主动悬挂系统的建模 | 第26-27页 |
| 2.4.2 两自由度半主动悬挂系统Simulink仿真模型 | 第27-28页 |
| 2.5 轨道激励建模 | 第28-31页 |
| 2.5.1 美国轨道谱不平顺描述 | 第28-29页 |
| 2.5.2 轨道不平顺时域模拟 | 第29-31页 |
| 2.6 悬挂系统性能评价指标 | 第31-32页 |
| 2.6.1 车体加速度均方根值 | 第31页 |
| 2.6.2 车辆的Sperling平稳性指标 | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 半主动悬挂系统时滞反馈控制 | 第33-45页 |
| 3.1 磁流变半主动悬挂时滞系统建模 | 第33页 |
| 3.2 时滞对磁流变阻尼器半主动悬挂系统的影响 | 第33-35页 |
| 3.3 时滞半主动悬挂系统的主共振研究 | 第35-40页 |
| 3.3.1 多尺度法求解过程 | 第35-37页 |
| 3.3.2 系统振动特性分析 | 第37-40页 |
| 3.4 数值模拟分析 | 第40-43页 |
| 3.4.1 时滞量? 数值模拟 | 第41页 |
| 3.4.2 激励频率? 数值模拟 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 半主动悬挂系统模糊控制策略 | 第45-67页 |
| 4.1 控制思路 | 第45页 |
| 4.2 模糊控制策略理论 | 第45-46页 |
| 4.2.1 模糊控制发展 | 第45-46页 |
| 4.2.2 模糊控制器组成及算法流程 | 第46页 |
| 4.2.3 模糊控制器设计流程 | 第46页 |
| 4.3 半主动悬挂系统模糊控制器的设计 | 第46-51页 |
| 4.3.1 输入、输出变量的确定 | 第47-48页 |
| 4.3.2 隶属函数、论域变换及量化因子的选取 | 第48-49页 |
| 4.3.3 模糊控制规则的建立 | 第49-50页 |
| 4.3.4 解模糊 | 第50-51页 |
| 4.4 两自由度半主动悬挂系统模糊控制Simulink仿真 | 第51-55页 |
| 4.4.1 仿真模型建立 | 第51-52页 |
| 4.4.2 数据分析 | 第52-55页 |
| 4.5 六自由度半车半主动悬挂系统模糊控制Simulink仿真 | 第55-66页 |
| 4.5.1 六自由度半车半主动悬挂系统的建模 | 第56-57页 |
| 4.5.2 仿真模型建立 | 第57-59页 |
| 4.5.3 数据分析 | 第59-63页 |
| 4.5.4 模糊控制策略稳定性分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 基于粒子群优化的模糊控制策略 | 第67-82页 |
| 5.1 模糊控制器的优化思路 | 第67-68页 |
| 5.2 粒子群优化算法 | 第68-71页 |
| 5.2.1 粒子群优化算法概述 | 第68-69页 |
| 5.2.2 基本粒子群算法 | 第69-70页 |
| 5.2.3 标准粒子群算法 | 第70-71页 |
| 5.3 粒子群优化算法参数设计分析 | 第71-75页 |
| 5.3.1 惯性权重?对优化性能的影响 | 第72-74页 |
| 5.3.2 学习因子21cc、对优化性能的影响 | 第74-75页 |
| 5.4 基于PSO的模糊控制参数优化设计 | 第75-77页 |
| 5.4.1 选取目标函数 | 第75-76页 |
| 5.4.2 粒子群算法对模糊控制寻优流程 | 第76-77页 |
| 5.5 基于PSO优化的模糊控制仿真分析 | 第77-81页 |
| 5.5.1 两自由度半主动悬挂系统PSO-Fuzzy控制仿真 | 第77-79页 |
| 5.5.2 六自由度半主动悬挂系统PSO-Fuzzy控制仿真 | 第79-81页 |
| 5.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 结论 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第88页 |
