| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 汽油机进气流量预测国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 汽油机进气流量的测量误差分析 | 第13-16页 |
| 1.3.1 进气歧管内换气过程的动态效应 | 第13-15页 |
| 1.3.2 进气流量传感器误差 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容与课题来源 | 第16-18页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 课题来源 | 第17-18页 |
| 第二章 CMAC神经网络的改进 | 第18-39页 |
| 2.1 神经网络介绍 | 第18-20页 |
| 2.2 CMAC神经网络 | 第20-27页 |
| 2.2.1 CMAC神经网络结构 | 第20-22页 |
| 2.2.2 CAMC工作原理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 CMAC神经网络学习算法 | 第23-25页 |
| 2.2.4 CMAC神经网络的训练模式 | 第25-27页 |
| 2.3 信任度分配对CMAC神经网络算法的改进 | 第27-29页 |
| 2.4 学习向量量化网络分类器对CMAC网络结构的优化 | 第29-34页 |
| 2.4.1 学习向量量化网络分类器 | 第29-33页 |
| 2.4.2 CMAC神经网络结构优化 | 第33-34页 |
| 2.5 函数测试网络性能 | 第34-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于CMAC神经网络的瞬态进气流量预测模型 | 第39-55页 |
| 3.1 预测模型结构 | 第39-41页 |
| 3.1.1 数据归一化 | 第39-40页 |
| 3.1.2 模型输入/输出的选取 | 第40-41页 |
| 3.2 预测模型的建立 | 第41-45页 |
| 3.3 基于Matlab/Simulink的瞬态进气流量预测平均值模型 | 第45-54页 |
| 3.3.1 进气通路均值模型 | 第45-49页 |
| 3.3.2 进气管燃油流动与蒸发模型 | 第49-50页 |
| 3.3.3 油膜补偿器模型 | 第50-52页 |
| 3.3.4 动力输出模型 | 第52-53页 |
| 3.3.5 嵌入进气流量预测模型 | 第53-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 仿真实验 | 第55-63页 |
| 4.1 实验环境 | 第55页 |
| 4.2 仿真分析 | 第55-62页 |
| 4.2.1 节气门仿真信号的产生 | 第55-56页 |
| 4.2.2 变加速工况仿真 | 第56-59页 |
| 4.2.3 变减速工况仿真 | 第59-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 工作总结 | 第63页 |
| 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
