中文摘要 | 第1-4页 |
英文摘要 | 第4-9页 |
第一章 绪论 | 第9-21页 |
1.1 硬件在环仿真技术的应用背景 | 第9-11页 |
1.2 硬件在环仿真及ECU硬件在环仿真 | 第11-14页 |
1.3 模型的分类与发动机动态建模 | 第14-16页 |
1.4 国内外发动机ECU硬件在环仿真系统的研究状况 | 第16-18页 |
1.5 课题研究背景及论文主要内容 | 第18-20页 |
参考文献 | 第20-21页 |
第二章 柴油机硬件在环仿真系统的构成 | 第21-53页 |
2.1 ECU硬件在环仿真系统的总体描述 | 第21-26页 |
2.1.1 采用实时结构化方法分析系统行为 | 第21-24页 |
2.1.2 系统实施可行性分析 | 第24-26页 |
2.1.3 系统总体设计方案 | 第26页 |
2.2 外部电控单元(ECU)对象分析 | 第26-30页 |
2.2.1 柴油机电控系统发展现状 | 第26-27页 |
2.2.2 4JB1柴油机电控喷油系统简介 | 第27-30页 |
2.3 硬件在环仿真系统的硬件构成 | 第30-38页 |
2.3.1 硬件构成的整体框架 | 第30页 |
2.3.2 模型运算DSP模块设计 | 第30-33页 |
2.3.3 高速接口模块设计 | 第33-35页 |
2.3.4 共享存储器设计 | 第35-37页 |
2.3.5 微机总线的选用 | 第37-38页 |
2.4 硬件在环仿真系统的软件设计 | 第38-49页 |
2.4.1 PC上位机监控系统设计 | 第38-43页 |
2.4.2 虚拟设备驱动程序的编制 | 第43-46页 |
2.4.3 接口模块软件流程分析 | 第46-47页 |
2.4.4 模型实时计算DSP模块软件设计分析 | 第47-49页 |
2.5 本章小结 | 第49-52页 |
参考文献 | 第52-53页 |
第三章 仿真系统动态模型的建立 | 第53-85页 |
3.1 模块化建模概论及其应用 | 第53-57页 |
3.1.1 模块化建模原则 | 第53-55页 |
3.1.2 针对硬件在环仿真系统建模的模块划分 | 第55-57页 |
3.2 发动机动态模型的建立 | 第57-80页 |
3.2.1 非线性建模方法概述 | 第57-58页 |
3.2.2 发动机的换气模型 | 第58-60页 |
3.2.3 供油特性模型 | 第60-63页 |
3.2.3.1 供油正时模型 | 第61-62页 |
3.2.3.2 供油延迟模型 | 第62-63页 |
3.2.3.3 供油量模型 | 第63页 |
3.2.4 机械损失模型 | 第63-64页 |
3.2.5 发动机动力特性模型 | 第64-65页 |
3.2.6 燃烧模型 | 第65-80页 |
3.2.6.1 燃烧过程分析 | 第65-67页 |
3.2.6.2 相关传热模型 | 第67-69页 |
3.2.6.3 燃烧模型的选择及分析 | 第69-80页 |
3.2.6.3.1 4JB1柴油机基本介绍 | 第71页 |
3.2.6.3.2 Vibe模型分析 | 第71-73页 |
3.2.6.3.3 Watson模型分析 | 第73-74页 |
3.2.6.3.4 仿真验证及相关分析 | 第74-80页 |
3.3 电控分配式喷油泵系统的建模 | 第80-83页 |
3.3.1 电控单元模型 | 第80-81页 |
3.3.2 传感器模型 | 第81-82页 |
3.3.3 执行机构模型 | 第82-83页 |
3.4 本章小结 | 第83-84页 |
参考文献 | 第84-85页 |
第四章 动态模型快速建立与检测环节的设计分析 | 第85-99页 |
4.1 引入快速建模环节的必要性及方案选择 | 第85-86页 |
4.2 利用SIMULINK建立发动机准线性动态模型 | 第86-93页 |
4.2.1 换气环节 | 第87页 |
4.2.2 压缩冲程 | 第87-88页 |
4.2.3 燃烧模块 | 第88-89页 |
4.2.4 膨胀过程 | 第89页 |
4.2.5 做功及动力特性模块 | 第89-91页 |
4.2.6 外部电控单元模型 | 第91页 |
4.2.7 准线性模型的仿真分析 | 第91-93页 |
4.3 简化的发动机非线性动态模型 | 第93-96页 |
4.4 快速建模分析环节在仿真系统中的具体实现 | 第96-97页 |
4.5 本章小结 | 第97-98页 |
参考文献 | 第98-99页 |
第五章 利用神经网络技术实现仿真系统功能的扩展 | 第99-117页 |
5.1 实时仿真模型与神经网络模型的互补性分析 | 第99-100页 |
5.2 建立神经网络的基础 | 第100-106页 |
5.2.1 人工神经元 | 第100-101页 |
5.2.2 神经网络的拓扑结构 | 第101-102页 |
5.2.3 神经网络的学习算法与相应模型 | 第102-106页 |
5.3 利用神经网络对仿真系统中喷油模型的改进 | 第106-113页 |
5.3.1 原喷油模型分析及改进思路 | 第106-109页 |
5.3.2 喷油量的神经网络建模分析 | 第109-113页 |
5.4 神经网络在仿真系统中的其它应用分析 | 第113-115页 |
5.5 本章小结 | 第115-116页 |
参考文献 | 第116-117页 |
第六章 通过压力重构技术实现仿真系统的在线校验 | 第117-128页 |
6.1 仿真系统的校验途径与压力重构方案选择 | 第117-118页 |
6.2 实现压力重构的基本要素分析 | 第118-121页 |
6.2.1 考察对象的特性研究 | 第118-120页 |
6.2.2 模态分析工具的引入 | 第120-121页 |
6.3 基于缸盖振动的压力重构过程分析 | 第121-126页 |
6.3.1 利用小波技术实现分析信号的预处理 | 第121-123页 |
6.3.2 缸盖振动建模及验证 | 第123-125页 |
6.3.3 缸内压力重构的实现及其应用分析 | 第125-126页 |
6.4 本章小结 | 第126-127页 |
参考文献 | 第127-128页 |
第七章 硬件在环仿真系统的集成校验 | 第128-133页 |
7.1 测试方案设计 | 第128-129页 |
7.2 台架性能试验环节 | 第129-131页 |
7.3 系统校验 | 第131-132页 |
7.3.1 稳态工况的仿真分析 | 第131页 |
7.3.2 过渡工况的仿真分析 | 第131-132页 |
7.4 本章小结 | 第132-133页 |
全文总结及展望 | 第133-135页 |
致谢 | 第135-136页 |
在校期间发表的论文 | 第136页 |