| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题依据 | 第9-10页 |
| 1.2 汽车悬架系统控制策略的研究现状与发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 单一控制策略 | 第10-13页 |
| 1.2.2 复合控制策略 | 第13-14页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 特色与创新 | 第16-18页 |
| 第二章 汽车悬架系统的基本知识 | 第18-26页 |
| 2.1 汽车悬架类型 | 第18-20页 |
| 2.2 路面输入模型 | 第20-24页 |
| 2.2.1 路面功率谱密度及分类 | 第20-21页 |
| 2.2.2 时间功率谱与空间功率谱转化关系 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于 Matlab/Simulink 的随机路面输入实现 | 第22-24页 |
| 2.3 汽车悬架系统的性能评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于微分几何的非线性汽车悬架模糊滑模控制研究 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于微分几何的非线性系统线性化思想 | 第26-27页 |
| 3.3 非线性主动悬架系统模型及其线性化 | 第27-29页 |
| 3.4 滑模控制器设计 | 第29-32页 |
| 3.4.1 滑模面函数及其参数确定 | 第29-30页 |
| 3.4.2 滑模控制器设计 | 第30-31页 |
| 3.4.3 模糊控制器设计 | 第31-32页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于遗传算法权值优化的汽车悬架最优模糊复合控制研究 | 第37-56页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 非线性悬架系统模型 | 第37-38页 |
| 4.3 基于遗传算法权值优化的 LQR 控制器设计 | 第38-46页 |
| 4.3.1 系统模型的近似线性化处理 | 第38-39页 |
| 4.3.2 LQR 最优控制器设计算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 基于遗传算法的加权系数优化设计 | 第40-43页 |
| 4.3.4 仿真结果与分析 | 第43-46页 |
| 4.4 非线性悬架系统的模糊控制器设计 | 第46-51页 |
| 4.4.1 模糊控制器的结构 | 第47页 |
| 4.4.2 模糊控制器参数确定 | 第47页 |
| 4.4.3 模糊判决 | 第47-48页 |
| 4.4.4 仿真结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.5 汽车非线性悬架系统最优模糊复合控制 | 第51-55页 |
| 4.5.1 控制思想 | 第51页 |
| 4.5.2 仿真结果及比较分析 | 第51-54页 |
| 4.5.3 三种控制方法的对比分析 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 全文总结 | 第56页 |
| 5.2 未来主要工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 1 | 第62-64页 |
| 附录 2 | 第64-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
