| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 混合动力汽车技术发展现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 混合动力汽车分类 | 第13-14页 |
| 1.2.2 动力耦合机构的分类 | 第14-17页 |
| 1.3 混合动力汽车模式切换协调控制研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 发动机转矩估计的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4.1 基于发动机平均值模型的转矩估计算法 | 第19-20页 |
| 1.4.2 基于发动机曲轴瞬时转速的转矩估计算法 | 第20页 |
| 1.4.3 基于神经网络的发动机转矩估计 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 协调控制问题的提出及整车动力学建模 | 第23-33页 |
| 2.1 混合动力系统结构及其参数 | 第23-24页 |
| 2.2 协调控制问题的提出 | 第24-25页 |
| 2.3 整车动力学模型建模 | 第25-31页 |
| 2.3.1 单自由度车辆动力学模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 各动力源模型 | 第27-29页 |
| 2.3.3 传动系模型 | 第29-30页 |
| 2.3.4 整车动力学模型 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于遗传算法优化的BP神经网络发动机转矩估计 | 第33-46页 |
| 3.1 遗传算法优化BP神经网络 | 第33-36页 |
| 3.1.1 理论基础 | 第33-35页 |
| 3.1.2 算法优化步骤 | 第35-36页 |
| 3.2 算法结构及参数确定 | 第36-43页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第36-40页 |
| 3.2.2 BP神经网络学习算法 | 第40-41页 |
| 3.2.3 BP神经网络隐含层 | 第41-42页 |
| 3.2.4 遗传算法种群规模 | 第42页 |
| 3.2.5 交叉概率、突变概率 | 第42-43页 |
| 3.3 发动机转矩估计模型 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 模式切换协调控制策略研究 | 第46-60页 |
| 4.1 混合动力系统动态特性分析 | 第46-50页 |
| 4.1.1 发动机动态特性分析 | 第46-47页 |
| 4.1.2 电机动态特性分析 | 第47-48页 |
| 4.1.3 动力耦合机构特性分析 | 第48-50页 |
| 4.2 模式切换协调控制算法研究 | 第50-59页 |
| 4.2.1 发动机启动过程协调控制算法 | 第52-55页 |
| 4.2.2 发动机停止过程协调控制算法 | 第55-58页 |
| 4.2.3 动力源控制系统 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 模式切换过程的评价指标及仿真分析 | 第60-70页 |
| 5.1 模式切换效果的评价指标分析 | 第60-62页 |
| 5.2 模式切换协调控制的仿真分析 | 第62-68页 |
| 5.2.1 发动机启动过程协调控制仿真分析 | 第64-66页 |
| 5.2.2 发动机停止过程协调控制仿真分析 | 第66-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章 模式切换过程动力耦合机构动态特性初探 | 第70-82页 |
| 6.1 双行星排式动力耦合机构实体建模 | 第70-71页 |
| 6.2 动力系统多体动力学模型 | 第71-78页 |
| 6.3 多体动力学仿真 | 第78-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 7.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 7.2 展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 | 第90页 |