基于预决策粒子群算法的悬架仿真优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·悬架优化设计研究概况 | 第11-21页 |
| ·多目标优化问题描述 | 第12-13页 |
| ·多目标优化模型 | 第12页 |
| ·多目标优化解的概念 | 第12-13页 |
| ·悬架多目标优化设计 | 第13-15页 |
| ·悬架优化设计评价指标 | 第13-14页 |
| ·汽车动力学模型的研究 | 第14-15页 |
| ·悬架优化多准则决策 | 第15-17页 |
| ·悬架优化求解算法 | 第17-21页 |
| ·总体分类 | 第17页 |
| ·主要方法 | 第17-21页 |
| ·悬架优化存在的问题 | 第21-22页 |
| ·课题来源 | 第22页 |
| ·本文主要研究内容及安排 | 第22-25页 |
| 第二章 基于动力学仿真的悬架性能分析和优化设计 | 第25-44页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·Matlab&Simulink简介 | 第25-26页 |
| ·Matlab简介 | 第25-26页 |
| ·Simulink简介 | 第26页 |
| ·路面-车辆模型 | 第26-38页 |
| ·路面模型 | 第26-30页 |
| ·路面不平度空间功率谱 | 第27页 |
| ·路面的时间频率功率谱密度 | 第27-28页 |
| ·路面不平度时域仿真模型 | 第28-30页 |
| ·汽车动力学建模 | 第30-38页 |
| ·模型选择 | 第30-32页 |
| ·七自由度整车模型建立 | 第32-37页 |
| ·七自由度车辆仿真模型 | 第37-38页 |
| ·优化模型 | 第38-40页 |
| ·优化目标和设计变量 | 第38页 |
| ·约束条件 | 第38-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第三章 悬架优化设计的多准则决策 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·目标权重的多准则评价方法 | 第44-49页 |
| ·Vague集的相关定义 | 第45-46页 |
| ·基于Vague交叉熵的目标多准则评价方法 | 第46-48页 |
| ·悬架优化目标函数vague交叉熵评价模型 | 第48-49页 |
| ·基于vague交叉熵的证据推理协同决策 | 第49-53页 |
| ·基于分析型证据推理理论的协同决策方法 | 第49-52页 |
| ·悬架优化目标函数的多准则评价程序 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 预决策多目标粒子群算法 | 第54-69页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·多目标粒子群算法概述 | 第54-58页 |
| ·基本粒子群算法 | 第54-56页 |
| ·多目标粒子群算法 | 第56-57页 |
| ·算法中存在的问题 | 第57-58页 |
| ·预决策多目标粒子群算法 | 第58-63页 |
| ·预决策多种群模型 | 第58-59页 |
| ·基于优先阶的非支配解优选 | 第59-61页 |
| ·惯性权重因子的改进 | 第61-62页 |
| ·改进的多目标粒子群算法的步骤 | 第62-63页 |
| ·仿真分析 | 第63-68页 |
| ·算法评价指标 | 第63-65页 |
| ·算法性能分析 | 第65-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第五章 悬架参数多目标粒子群优化 | 第69-83页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·预决策粒子群算法优化程序设计 | 第69-79页 |
| ·粒子群参数设置 | 第69-70页 |
| ·程序实现和仿真优化结果 | 第70-71页 |
| ·粒子群多目标优化结果仿真分析 | 第71-79页 |
| ·传统的多目标优化悬架参数优化 | 第79-82页 |
| ·多目标加权法 | 第79-80页 |
| ·多目标遗传算法 | 第80页 |
| ·基于不同算法的悬架优化结果对比分析 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 研究生期间所取得的科研成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
