| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·混合动力电动汽车的开发背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外混合动力电动汽车研究动态 | 第10-14页 |
| ·国外开发动态 | 第10-13页 |
| ·国内开发动态 | 第13-14页 |
| ·HEV 的关键技术 | 第14-15页 |
| ·并联式混合动力汽车控制策略研究现状 | 第15-18页 |
| ·选题的意义 | 第18页 |
| ·论文结构和内容 | 第18-21页 |
| 第2章 混合动力驱动系统结构与仿真软件 | 第21-30页 |
| ·HEV 的分类 | 第21-22页 |
| ·混合动力汽车的仿真软件 | 第22-23页 |
| ·ADVISOR 软件仿真方法 | 第23-25页 |
| ·前向仿真方法 | 第23-24页 |
| ·后向仿真方法 | 第24-25页 |
| ·ADVISOR 软件的混合仿真方法 | 第25页 |
| ·主要单元的 ADVISOR 软件建模 | 第25-29页 |
| ·发动机建模 | 第26-27页 |
| ·蓄电池建模 | 第27-28页 |
| ·电机建模 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 MLPS 算法的 PHEV 控制参数优化 | 第30-42页 |
| ·ADVISOR 软件逻辑门限控制策略 | 第30-31页 |
| ·多层次参数扫描算法 | 第31-34页 |
| ·多层次参数扫描算法的原理 | 第31-32页 |
| ·多层次参数扫描算法在 ADVISOR 上的实现 | 第32-34页 |
| ·仿真结果 | 第34-41页 |
| ·MLPS 算法参数优化仿真实验 | 第34-37页 |
| ·仿真结果分析 | 第37-41页 |
| ·MLPS 算法的应用分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于 SAPSO 算法的 PHEV 控制参数优化 | 第42-54页 |
| ·模拟退火粒子群算法 | 第42-45页 |
| ·模拟退火算法的原理 | 第42-43页 |
| ·粒子群算法的原理 | 第43-45页 |
| ·模拟退火粒子群算法 | 第45页 |
| ·SAPSO 参数优化实现 | 第45-47页 |
| ·目标函数 | 第45-46页 |
| ·SAPSO 参数优化步骤 | 第46-47页 |
| ·仿真结果 | 第47-52页 |
| ·SAPSO 优化程序 | 第47-48页 |
| ·仿真分析 | 第48-52页 |
| ·SAPSO 算法的应用分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于模糊 BP 神经网络的 PHEV 控制策略 | 第54-62页 |
| ·逻辑门限控制策略和瞬时优化能量管理策略 | 第54-55页 |
| ·瞬时优化能量管理策略 | 第54-55页 |
| ·逻辑门限控制策略和瞬时优化能量管理策略相结合 | 第55页 |
| ·基于模糊 BP 神经网络的控制策略 | 第55-59页 |
| ·模糊逻辑与神经网络研究现状 | 第55-56页 |
| ·模糊 BP 神经网络结构 | 第56-58页 |
| ·模糊 BP 神经网络控制策略的实现步骤 | 第58-59页 |
| ·ADVISOR 软件二次开发 | 第59-60页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文及参与课题 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
