多种路况下智能前大灯控制系统研究



多种路况下智能前大灯控制系统研究

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多种路况下智能前大灯控制系统研究

论文目录
摘要	第1-4页
abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 课题研究背景	第9-11页
1.2 AFS系统国内外研究现状及发展趋势	第11-13页
1.2.1 国外研究现状	第11-12页
1.2.2 国内研究现状	第12-13页
1.2.3 发展趋势	第13页
1.3 本文主要研究内容	第13-17页
第2章 AFS法规研究与AFS系统设计方案	第17-27页
2.1 AFS法规研究	第17-20页
2.2 AFS系统设计总体方案	第20页
2.3 AFS系统的工作模式	第20-25页
2.3.1 基础照明模式	第21-22页
2.3.2 弯道照明模式	第22-23页
2.3.3 恶劣天气照明模式	第23-24页
2.3.4 高速公路照明模式	第24页
2.3.5 乡村道路照明模式	第24-25页
2.4 本章小结	第25-27页
第3章 AFS系统的数学建模	第27-39页
3.1 安全制动距离的计算	第27-28页
3.2 AFS系统功能的数学模型	第28-34页
3.2.1 基础照明功能的数学模型	第28-29页
3.2.2 弯道照明功能的数学模型	第29-32页
3.2.3 恶劣天气照明功能的数学模型	第32-34页
3.2.4 高速公路照明功能的数学模型	第34页
3.2.5 乡村道路照明功能的数学模型	第34页
3.3 前照灯转向执行机构的结构与数学模型	第34-36页
3.3.1 前照灯转向执行机构	第34-35页
3.3.2 前照灯转向执行机构的数学模型	第35-36页
3.4 系统仿真模型的搭建	第36-38页
3.5 本章小结	第38-39页
第4章控制系统设计及其仿真	第39-51页
4.1 模糊PID控制系统设计	第39-41页
4.1.1 模糊推理系统的建立	第39-40页
4.1.2 输入输出的模糊化	第40-41页
4.1.3 模糊规则的建立	第41页
4.2 针对AFS系统功能模式的仿真	第41-49页
4.2.1 基础照明功能模式仿真	第41-43页
4.2.2 弯道照明功能模式仿真	第43-45页
4.2.3 恶劣天气照明功能模式仿真	第45-48页
4.2.4 高速照明功能模式仿真	第48页
4.2.5 乡村照明功能模式仿真	第48-49页
4.3 本章小结	第49-51页
第5章基于RBF神经网络的AFS系统建模尝试与仿真分析	第51-59页
5.1 RBF应用于AFS系统的优势	第51页
5.2 AFS系统的RBF神经网络建立	第51-57页
5.2.1 确定训练样本和测试样本	第52-53页
5.2.2 实验数据的处理	第53页
5.2.3 网络训练	第53-55页
5.2.4 系统仿真	第55-57页
5.3 本章小结	第57-59页
第6章 AFS控制系统软硬件设计	第59-71页
6.1 系统硬件设计	第59-66页
6.1.1 传感器组的设计	第59-64页
6.1.2 主控制器的设计	第64-65页
6.1.3 执行器驱动电路的选择	第65页
6.1.4 执行电机的选择	第65-66页
6.1.5 总线设计	第66页
6.2 系统软件设计	第66-70页
6.2.1 系统软件功能	第66页
6.2.2 系统程序设计	第66-68页
6.2.3 系统仿真	第68-70页
6.3 本章小结	第70-71页
第7章结论	第71-73页
7.1 全文总结	第71-72页
7.2 研究展望	第72-73页
参考文献	第73-77页
致谢	第77-78页
攻读学位期间的研究成果	第78页

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