汽车乘坐舒适度评价方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 车内静态热舒适度评价方法国内外现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 汽车动态舒适度评价方法国内外现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 乘坐舒适度的界定及其检测器设计 | 第18-26页 |
| 2.1 乘坐舒适度 | 第18-19页 |
| 2.1.1 静态乘坐舒适度 | 第18-19页 |
| 2.1.2 动态乘坐舒适度 | 第19页 |
| 2.2 检测器设计 | 第19-25页 |
| 2.2.1 检测器方案设计 | 第19-20页 |
| 2.2.2 检测器硬件设计 | 第20-23页 |
| 2.2.3 检测器软件设计 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 车内环境热舒适评价方法 | 第26-47页 |
| 3.1 PMV-PPD热舒适模型 | 第26-34页 |
| 3.1.1 人体热舒适度的影响因素 | 第27-32页 |
| 3.1.2 PMV模型 | 第32-33页 |
| 3.1.3 PPD指标 | 第33-34页 |
| 3.2 PMV模型在车内环境中的参数标定 | 第34-36页 |
| 3.3 PMV模型应用于车内环境中存在的缺陷 | 第36-37页 |
| 3.3.1 计算结果越界 | 第36-37页 |
| 3.3.2 硬划分分类方式 | 第37页 |
| 3.3.3 分类冗余 | 第37页 |
| 3.4 基于FCM模糊聚类算法的热舒适评价 | 第37-41页 |
| 3.4.1 FCM模糊聚类算法 | 第37-39页 |
| 3.4.2 FCM聚类算法应用于车内空间的优势 | 第39-40页 |
| 3.4.3 基于FCM聚类算法的热舒适评价流程 | 第40-41页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第41-46页 |
| 3.5.1 实验数据采集 | 第41-42页 |
| 3.5.2 PMV模型计算及结果分析 | 第42-44页 |
| 3.5.3 FCM聚类计算及结果分析 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 汽车的动态舒适度评价方法 | 第47-73页 |
| 4.1 汽车的动态舒适度 | 第47-49页 |
| 4.1.1 汽车动态舒适度类型 | 第48页 |
| 4.1.2 汽车动态舒适度影响因素 | 第48-49页 |
| 4.2 汽车动态数据的预处理 | 第49-54页 |
| 4.2.1 小波去噪的优势 | 第49-50页 |
| 4.2.2 小波变换 | 第50-53页 |
| 4.2.3 小波去噪 | 第53-54页 |
| 4.3 基于信号奇异性检测的汽车动态舒适度评价 | 第54-57页 |
| 4.3.1 小波变换与信号奇异性检测 | 第55-56页 |
| 4.3.2 信号突变点与小波变换模极大值的关系 | 第56页 |
| 4.3.3 动态舒适度评价流程 | 第56-57页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第57-71页 |
| 4.4.1 实验数据采集 | 第58-59页 |
| 4.4.2 小波去噪的参数标定 | 第59-64页 |
| 4.4.3 小波去噪 | 第64-65页 |
| 4.4.4 奇异性检测和舒适度评价 | 第65-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 结论与创新点 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第79页 |
