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轻型车动力总成驾驶性客观评价研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景第9-12页
        1.1.1 驾驶性定义第9-10页
        1.1.2 驾驶性的评价第10-11页
        1.1.3 课题来源及意义第11-12页
    1.2 国内外驾驶性研究现状第12-17页
        1.2.1 主观评价研究第12-14页
        1.2.2 客观评价研究第14-17页
    1.3 论文主要研究内容第17-19页
第二章 驾驶性主观与客观评价指标体系构建第19-31页
    2.1 主观评价指标体系第19-22页
        2.1.1 主观评价标准及评分方法第19-21页
        2.1.2 主观评价指标及其影响因素分析第21-22页
    2.2 客观评价指标体系第22-29页
        2.2.1 换挡工况的客观评价指标第23-27页
        2.2.2 起步工况的客观评价指标第27-29页
    2.3 本章小结第29-31页
第三章 整车试验方案研究第31-43页
    3.1 试验准备第31-32页
        3.1.1 试验车辆第31页
        3.1.2 试验场地第31页
        3.1.3 试验环境第31-32页
    3.2 试验工况第32-33页
    3.3 主观评价试验方案第33-35页
        3.3.1 试验注意事项第33页
        3.3.2 主观评分表第33-35页
    3.4 客观数据采集方案第35-40页
        3.4.1 采集信号来源第35页
        3.4.2 试验设备第35-37页
        3.4.3 数据采集软件平台第37-38页
        3.4.4 加速度信号处理第38-39页
        3.4.5 客观试验过程数据第39-40页
    3.5 部分试验数据第40-42页
    3.6 本章小结第42-43页
第四章 主客观评价指标相关分析和回归分析第43-53页
    4.1 主、客观评价指标相关分析第43-47页
        4.1.1 相关性分析原理及SPSS实现第43-44页
        4.1.2 换挡工况主、客观评价指标相关性分析第44-46页
        4.1.3 起步工况主、客评价指标相关性分析第46-47页
    4.2 主、客观评价指标多元线性回归第47-52页
        4.2.1 多元线性回归分析原理及SPSS实现第47-48页
        4.2.2 换挡多元线性回归预测模型构建第48-50页
        4.2.3 起步工况多元线性回归分析第50-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第五章 基于BP神经网络的评价方法研究第53-76页
    5.1 基于BP神经网络的评价方法可行性分析第53-54页
    5.2 BP神经网络理论基础第54-60页
        5.2.1 BP网络的结构与特点第54-55页
        5.2.2 BP网络的学习算法第55-59页
        5.2.3 驾驶性BP神经网络预测模型第59-60页
    5.3 换挡驾驶性BP神经网络预测模型第60-69页
        5.3.1 输入、输出层神经元的确定第60页
        5.3.2 传递函数与训练算法的选择第60-63页
        5.3.3 模型训练样本的处理第63-64页
        5.3.4 隐含层数及神经元个数的选择第64-66页
        5.3.5 模型的训练及预测第66-67页
        5.3.6 换挡BP神经网络模型与多元线性回归模型对比分析第67-69页
    5.4 起步驾驶性BP神经网络预测模型第69-74页
        5.4.1 输入、输出层神经元的确定第69-70页
        5.4.2 传递函数与训练算法的选择第70页
        5.4.3 模型训练样本的处理第70页
        5.4.4 隐含层数及神经元个数的选择第70-71页
        5.4.5 模型的训练及预测第71-72页
        5.4.6 起步BP神经网络模型与多元线性回归模型对比分析第72-74页
    5.5 本章小结第74-76页
第六章 结论与展望第76-78页
    6.1 结论第76-77页
    6.2 工作展望第77-78页
参考文献第78-82页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第82-84页
致谢第84-86页
附录A第86-88页

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