摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
第一章 绪论 | 第13-26页 |
·引言 | 第13-14页 |
·车载诊断(OBD)系统研究进展 | 第14-18页 |
·车载诊断(OBD)系统发展过程 | 第14-16页 |
·国Ⅲ车载诊断(OBD)系统要求 | 第16-18页 |
·三效催化转化器车载监测研究进展 | 第18-23页 |
·基于储氧能力的催化转化器监测研究 | 第18-22页 |
·基于反应热的催化转化器监测研究 | 第22-23页 |
·课题的提出及研究意义 | 第23-24页 |
·研究内容及技术路线 | 第24-26页 |
第二章 催化转化器车载监测方法研究 | 第26-47页 |
·催化转化器研究概述 | 第26-33页 |
·催化转化器结构及发展历程 | 第26-28页 |
·催化转化器载体及催化剂的研究 | 第28-31页 |
·催化转化器失效分析 | 第31-33页 |
·催化转化器的主要性能指标 | 第33页 |
·车载诊断系统的一般要求 | 第33-34页 |
·催化转化器效率监测方法 | 第34-45页 |
·储氧能力法(OSC) | 第34-37页 |
·排放组分传感器法 | 第37-39页 |
·反应热法 | 第39-45页 |
·催化转化器监测方法分析 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第三章 基于反应热的催化转化器效率监测模型研究 | 第47-76页 |
·三效催化转化器工作过程分析 | 第47-53页 |
·多相催化反应过程 | 第47-50页 |
·传热和传质 | 第50-51页 |
·气流分布 | 第51-52页 |
·储放氧现象 | 第52-53页 |
·三效催化转化器催化反应机理 | 第53-57页 |
·三效催化转化器传热传质模型 | 第57-64页 |
·单孔道传热传质模型 | 第57-63页 |
·载体传热传质模型 | 第63-64页 |
·单孔道内转化效率的温度监测模型 | 第64-68页 |
·模型中的无量纲参数 | 第64-66页 |
·单孔道转化效率的温度监测模型 | 第66-68页 |
·催化转化器效率的温度监测模型 | 第68-75页 |
·载体传热传质模型的无量纲化 | 第68-69页 |
·载体转化效率的温度监测模型 | 第69-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
第四章 催化转化器效率监测试验研究 | 第76-93页 |
·试验方法概述 | 第76页 |
·发动机台架试验 | 第76-86页 |
·试验目的 | 第76页 |
·试验设备 | 第76-77页 |
·试验方案 | 第77-79页 |
·试验结果与分析 | 第79-86页 |
·整车工况试验 | 第86-92页 |
·试验设备 | 第86-87页 |
·试验方案 | 第87-90页 |
·试验结果与分析 | 第90-92页 |
·本章小结 | 第92-93页 |
第五章 基于神经网络(ANN)的催化转化器效率监测研究 | 第93-108页 |
·人工神经网络建模原理及进展 | 第93-96页 |
·人工神经网络建模原理 | 第93-95页 |
·人工神经网络建模进展 | 第95-96页 |
·BP神经网络 | 第96-99页 |
·BP网络结构 | 第96-97页 |
·BP网络学习规则 | 第97-99页 |
·基于BP网络的催化转化器效率监测建模 | 第99-104页 |
·输入输出层神经元数的确定 | 第100页 |
·隐层数目的确定 | 第100页 |
·隐层神经元数的确定 | 第100-103页 |
·训练样本的确定 | 第103-104页 |
·样本的归一化 | 第104页 |
·网络训练 | 第104页 |
·基于BP网络的催化转化器效率监测模型仿真 | 第104-107页 |
·模型输出与学习样本的比较 | 第104-105页 |
·泛化能力验证 | 第105-107页 |
·本章小结 | 第107-108页 |
结论 | 第108-111页 |
主要结论 | 第108-109页 |
主要创新点 | 第109页 |
研究展望 | 第109-111页 |
参考文献 | 第111-118页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第118-120页 |
致谢 | 第120页 |