| 作者简介 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·汽车防滑控制系统机理与控制模式 | 第12-20页 |
| ·国内外汽车防滑系统的研究和应用概况 | 第12-13页 |
| ·ABS 的组成与工作原理 | 第13-18页 |
| ·汽车驱动防滑的工作原理 | 第18页 |
| ·汽车防滑系统的控制方法 | 第18-20页 |
| ·车辆制动系统的故障诊断问题 | 第20-21页 |
| ·故障诊断的定义和分类 | 第20-21页 |
| ·汽车制动系统故障诊断的意义 | 第21页 |
| ·汽车制动系统的可靠性理论 | 第21-23页 |
| ·可靠性概念的提出和发展 | 第21-22页 |
| ·车辆系统可靠性研究的意义 | 第22-23页 |
| ·汽车悬架系统结构和参数优化 | 第23页 |
| ·汽车悬架系统结构 | 第23页 |
| ·汽车悬架系统的参数优化 | 第23页 |
| ·车辆系统中不确定参数结构问题研究 | 第23-24页 |
| ·本文的研究目的和主要工作 | 第24-26页 |
| 第2章 汽车防滑控制系统的智能控制研究 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·防滑控制系统模型参数的确定 | 第26-28页 |
| ·滑移率 | 第26-27页 |
| ·速度差 | 第27页 |
| ·加、减速度 | 第27-28页 |
| ·加、减速度微分 | 第28页 |
| ·汽车防滑控制系统的智能控制设计 | 第28-39页 |
| ·系统的整体设计 | 第28-29页 |
| ·BP 神经网络 | 第29页 |
| ·模糊控制 | 第29-31页 |
| ·pi-sigma 型模糊神经网络 | 第31-33页 |
| ·误差反向传播算法 | 第33页 |
| ·对模糊神经网络的控制器进行设计 | 第33-39页 |
| ·防滑控制系统模型的软件实现 | 第39-41页 |
| ·智能防滑控制系统模型的验证 | 第41-42页 |
| ·结论 | 第42-44页 |
| 第3章 随机参数车辆在随机激励下的随机振动响应分析 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·车辆非线性随机振动分析 | 第44-48页 |
| ·车辆非线性弹簧、阻尼非线性 | 第44-45页 |
| ·非线性车辆系统的统计线性化 | 第45-48页 |
| ·随机结构参数车辆系统的非线性模型 | 第48-51页 |
| ·具有随机结构参数车辆线性系统的随机响应方差 | 第51-53页 |
| ·激励为白噪声 | 第51-52页 |
| ·激励为非白噪声 | 第52-53页 |
| ·随机参数车辆系统的线性结构随机响应分析 | 第53-54页 |
| ·算例 | 第54-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 第4章 区间参数鼓式制动器瞬态温度场数值分析 | 第58-70页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·区间数学 | 第58-62页 |
| ·区间运算规则 | 第59-60页 |
| ·区间变量及其运算 | 第60-61页 |
| ·有关区间变量函数的推论 | 第61-62页 |
| ·鼓式制动器热传导控制方程及初边值条件 | 第62-63页 |
| ·鼓式制动器的控制方程及初边值条件 | 第62页 |
| ·瞬态热传导有限元方程 | 第62页 |
| ·热流密度与对流换热系数的确定 | 第62-63页 |
| ·区间有限元法 | 第63-65页 |
| ·区间矩阵摄动法求解公式 | 第65-67页 |
| ·算例与分析 | 第67-69页 |
| ·建立制动鼓有限元模型 | 第67-68页 |
| ·计算与分析 | 第68-69页 |
| ·试验验证 | 第69页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| 第5章 汽车悬架振动分析和动力参数优化 | 第70-88页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·不确定性汽车悬架系统的振动分析 | 第71-78页 |
| ·不确定汽车悬架的振动方程 | 第71-72页 |
| ·椭球凸模型理论 | 第72-73页 |
| ·闭环系统特征值的上、下界估计 | 第73-76页 |
| ·汽车悬架振动控制系统的数值算例 | 第76-78页 |
| ·汽车悬架动力参数优化 | 第78-87页 |
| ·路面随机输入模型 | 第78-79页 |
| ·四自由度汽车悬架优化模型 | 第79-80页 |
| ·悬架参数优化设计模型 | 第80-82页 |
| ·可靠灰色粒子群优化算法 | 第82-85页 |
| ·算例结果与分析 | 第85-87页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| 第6章 汽车制动系统的故障诊断与预测 | 第88-114页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·基于改进的模糊灰色关联法的汽车制动系统故障诊断 | 第89-96页 |
| ·灰色系统理论的基本概念与原理 | 第89页 |
| ·灰色系统理论的主要内容 | 第89页 |
| ·传统的灰色关联分析法 | 第89-90页 |
| ·改进的灰色关联分析法 | 第90-92页 |
| ·实例应用与结果分析 | 第92-96页 |
| ·基于改进的 BP 模糊神经网络的汽车 ABS 故障诊断 | 第96-102页 |
| ·ABS 的结构 | 第96-97页 |
| ·ABS 的故障分析 | 第97页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第97-100页 |
| ·在汽车 ABS 故障诊断中的应用 | 第100-101页 |
| ·应用训练好的模糊神经网络对汽车 ABS 故障诊断 | 第101-102页 |
| ·基于灰色支持向量机的汽车制动系统故障诊断与预测 | 第102-112页 |
| ·支持向量机理论 | 第103-108页 |
| ·灰色关联支持向量模型 | 第108-109页 |
| ·基于灰色支持向量机的汽车制动系统的故障预测 | 第109-112页 |
| ·结论 | 第112-114页 |
| 第7章 汽车制动系统的可靠性分配与可靠性预测 | 第114-130页 |
| ·引言 | 第114页 |
| ·汽车 ABS 可靠性模糊分配方法 | 第114-121页 |
| ·ABS 可靠性加权分配的一般方法 | 第114-115页 |
| ·因素集及因素等级集的建立 | 第115-116页 |
| ·建立备择集 | 第116页 |
| ·一级的模糊综合评判 | 第116-117页 |
| ·二级模糊评判矩阵 | 第117-119页 |
| ·算例 | 第119-121页 |
| ·汽车轮胎和制动系统可靠性预测的区间分析方法 | 第121-128页 |
| ·故障树区间分析方法 | 第121-124页 |
| ·基于 D-S 的汽车轮胎可靠性预测 | 第124-126页 |
| ·基于 D-S 的汽车制动系统的可靠性预测 | 第126-128页 |
| ·结论 | 第128-130页 |
| 第8章 总结与展望 | 第130-134页 |
| 致谢 | 第134-136页 |
| 参考文献 | 第136-146页 |
| 攻读博士期间发表的论文和参加的科研项目 | 第146-147页 |
