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基于滑移率的车辆防抱死制动系统研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 ABS研究的发展与现状第12-14页
        1.2.1 国外ABS的发展与现状第12-13页
        1.2.2 国内ABS的发展与现状第13-14页
    1.3 ABS的发展趋势第14页
    1.4 论文研究的主要内容第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 ABS工作原理与结构分析第16-24页
    2.1 ABS工作原理分析第16-20页
        2.1.1 制动时车轮受力分析第16页
        2.1.2 制动器制动力、地面制动力与地面附着力之间的关系第16-18页
        2.1.3 滑移率与附着系数的关系第18-20页
        2.1.4 ABS工作原理第20页
    2.2 ABS结构分析第20-23页
        2.2.1 ABS基本分类第20-21页
        2.2.2 ABS基本组成第21-22页
        2.2.3 ABS基本布置型式第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 ABS模糊神经网络控制器设计与仿真第24-41页
    3.1 车辆动力学模型的建立第24-28页
        3.1.1 车辆动力学系统模型第24-25页
        3.1.2 车辆轮胎模型第25-27页
        3.1.3 制动系统模型第27-28页
    3.2 ABS模糊控制器设计第28-34页
        3.2.1 模糊控制理论概述第28-29页
        3.2.2 模糊控制基本原理第29-32页
        3.2.3 模糊控制器设计第32-34页
    3.3 ABS模糊神经网络控制器设计第34-37页
        3.3.1 人工神经网络理论概述第34-35页
        3.3.2 模糊神经网络控制原理第35-36页
        3.3.3 ABS模糊神经网络控制器设计第36-37页
    3.4 仿真分析第37-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 基于改进蚁群优化模糊神经网络控制研究第41-52页
    4.1 蚁群优化算法 (ACO)第41-45页
        4.1.1 蚁群算法的基本介绍第41页
        4.1.2 蚁群算法的基本原理第41-42页
        4.1.3 蚁群算法的基本流程第42-43页
        4.1.4 蚁群算法的控制参数第43-44页
        4.1.5 蚁群算法的特点第44-45页
    4.2 蚁群算法的改进第45-47页
        4.2.1 蚁群算法的缺点及改进分析第45页
        4.2.2 本文对蚁群算法的改进方法第45-47页
        4.2.3 改进蚁群算法的实现第47页
    4.3 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制第47-50页
        4.3.1 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制的可行性分析第47-48页
        4.3.2 改进蚁群算法优化模糊神经网络控制的算法实现第48-50页
    4.4 仿真分析第50-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 基于MSP430的ABS控制器设计第52-63页
    5.1 MSP430最小系统第52-54页
        5.1.1 MSP430单片机特点第52-53页
        5.1.2 MSP430单片机最小系统第53-54页
    5.2 ABS电子控制单元硬件设计第54-57页
        5.2.1 轮速传感器电路设计第54-55页
        5.2.2 电磁阀驱动电路设计第55页
        5.2.3 故障诊断电路设计第55-56页
        5.2.4 硬件抗干扰设计第56-57页
    5.3 ABS电子控制单元软件设计第57-60页
        5.3.1 主程序的结构与设计第57-58页
        5.3.2 故障诊断部分软件设计第58-59页
        5.3.3 防抱死控制部分软件设计第59-60页
        5.3.4 轮速计算程序与车速估算程序第60页
        5.3.5 软件抗干扰第60页
    5.4 实验测试第60-62页
    5.5 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69-70页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第70页

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