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多信息融合车载式动态称重系统研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 绪论第10-16页
   ·汽车动态称重的背景及意义第10-12页
   ·汽车动态称重系统的规范第12-13页
   ·国内外研究现状及发展趋势第13-14页
   ·本课题研究的主要内容第14-16页
2 汽车动态称重系统分析与总体方案设计第16-26页
   ·汽车载重与受力模型分析第16-19页
   ·汽车动态称重过程中的测量精度影响分析第19-22页
   ·汽车动态称重系统设计第22-25页
   ·本章小结第25-26页
3 硬件系统设计第26-40页
   ·传感器选择及性能第26-31页
     ·胎压传感器选择第27-29页
     ·温度传感器第29页
     ·加速度传感器第29-31页
   ·传感器与单片机接口电路设计第31-32页
   ·无线通信硬件电路设计第32-34页
     ·采集端无线通信模块硬件电路设计第33页
     ·车载端无线通信模块硬件电路设计第33-34页
   ·嵌入式部分硬件设计第34-37页
     ·显示电路设计第35页
     ·存储电路设计第35-37页
   ·串行通信电路设计第37-39页
     ·RS-232串行通信接口设计第37-38页
     ·USB接口设计第38-39页
   ·电源电路与稳压电路设计第39页
   ·本章小结第39-40页
4 软件系统设计第40-50页
   ·采集端数据采集模块程序设计第40-43页
     ·数据采集第40-43页
     ·数据采集程序流程图第43页
   ·采集端无线收发模块程序设计第43-45页
     ·采集端程序流程图第43-44页
     ·低功耗软件设计第44-45页
   ·车载端无线收发模块程序设计第45-46页
   ·车载端人机交互模块设计第46-48页
   ·通信程序模块设计第48页
   ·显示程序模块设计第48-49页
   ·本章小结第49-50页
5 多信息融合称重建模与样本获取第50-62页
   ·动态称重数据处理主要方法第50页
   ·多信息融合算法过程第50-51页
     ·多信息融合算法介绍第50-51页
     ·多源数据处理过程第51页
   ·神经网络模型算法原理第51-55页
     ·神经网络简介第51-52页
     ·BP神经网络建模分析第52-53页
     ·LMBP算法原理第53-55页
   ·样本数据获取第55-59页
   ·信息融合设计第59-61页
     ·数据预处理第59页
     ·数据融合结构第59-60页
     ·MATLAB及神经网络训练第60-61页
   ·本章小结第61-62页
6 实验初步研究与结果分析第62-70页
   ·汽车的选型及标定台选取第62-63页
   ·算法在处理器上的实现第63-67页
   ·融合结果分析第67-69页
   ·本章小结第69-70页
7 论文总结与展望第70-72页
参考文献第72-74页
作者简历第74-78页
学位论文数据集第78页

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