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基于免疫粒子群算法的轿车液压半主动悬架系统的应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第1章 绪论第16-24页
   ·课题产生的背景第16页
   ·选题的目的和意义第16-17页
   ·国内外轿车半主动悬架的研究现状和发展趋势第17-22页
     ·国内外半主动悬架研究现状第17-18页
     ·半主动悬架系统的传统控制策略第18-20页
     ·半主动悬架的发展趋势第20-22页
       ·对半主动悬架装置的结构特性研究第20-21页
       ·智能控制策略的研究第21-22页
   ·本文的研究思路第22页
   ·本文的研究内容和结构第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第2章 建立麦弗逊式半主动悬架系统数学模型第24-32页
   ·悬架系统的组成和分类第24-27页
     ·悬架的组成第24-25页
     ·悬架的分类第25-26页
     ·麦弗逊式半主动悬架系统第26-27页
   ·建立麦弗逊式半主动悬架系统模型第27-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 半主动悬架实体模型及其参数辨识第32-49页
   ·ADAMS介绍第32页
   ·ADAMS软件理论基础第32-35页
     ·自由度第32-34页
     ·坐标系第34页
     ·系统动力学方程的建立第34-35页
   ·ADAMS软件在汽车工程方面的应用第35页
   ·基于ADAMS/View建立麦弗逊式半主动悬架模型第35-41页
     ·麦弗逊式半主动悬架结构分析第35-37页
     ·设置工作环境第37页
     ·建立悬架模型第37-39页
     ·模型检验第39页
     ·悬架仿真第39-41页
   ·悬架系统参数辨识第41-48页
     ·最小二乘法辨识基本原理第42-43页
     ·最小二乘递推算法第43-48页
       ·最小二乘递推算法的原理第43-45页
       ·悬架系统参数辨识仿真第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 半主动悬架系统的免疫粒子群控制研究第49-74页
   ·免疫算法第49-53页
     ·生物免疫系统的概念第49-50页
     ·人工免疫算法的基本原理第50-51页
     ·人工免疫算法应用第51-53页
   ·粒子群优化算法第53-55页
     ·粒子群优化算法基本原理第54页
     ·粒子群优化算法的缺陷与改进策略第54页
     ·粒子群优化算法在自动控制中的应用第54-55页
   ·免疫粒子群算法(IPSO)第55-65页
     ·免疫粒子群算法基本原理第55-56页
     ·基于免疫粒子群算法的PID控制器设计第56-57页
     ·半主动悬架系统仿真与分析第57-65页
   ·半主动悬架系统的模糊控制和最优控制第65-71页
     ·悬架系统的模糊控制第65-69页
       ·模糊控制基本原理第65-66页
       ·模糊控制器的设计第66页
       ·模糊PID控制器的设计第66-67页
       ·悬架系统的模糊PID控制器设计第67-69页
     ·悬架系统的最优控制第69-71页
       ·最优控制的基本理论第69-70页
       ·悬架系统的二次型优化设计第70-71页
   ·基于模糊控制和最优控制的悬架系统仿真与分析第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第5章 基于ADAMS和MATLAB的半主动悬架系统控制仿真研究第74-83页
   ·ADAMS和MATLAB联合仿真第74页
   ·基于联合仿真的轿车液压半主动悬架系统控制仿真第74-81页
     ·模型和参数确定第74-75页
       ·悬架系统虚拟样机建立第74页
       ·免疫粒子群控制算法实现第74页
       ·路面输入信号的确定第74-75页
     ·导出悬架系统控制参数第75-76页
     ·导入悬架系统模型第76-77页
     ·建立联合仿真控制模型第77-81页
   ·本章小结第81-83页
第6章 惯性通道式半主动悬架作动器的设计与研究第83-89页
   ·半主动悬架作动器的设计原理第83页
   ·惯性通道式作动器的力学模型第83-86页
   ·半主动悬架作动器参数确定和仿真分析第86-88页
     ·参数确定第86页
     ·惯性通道截面积对作动器动态特性的影响分析第86-88页
   ·本章小结第88-89页
第7章 结论与展望第89-92页
   ·本论文完成的工作第89-90页
   ·本论文相关工作的进一步展望第90-92页
参考文献第92-96页
附录A(读研期间发表的论文)第96-97页
致谢第97页

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