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基于AR-PNN的重型货车侧翻预警研究
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基于AR-PNN的重型货车侧翻预警研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
　　　　1.1 课题背景和研究意义第9-10页
　　　　　　　　1.1.1 课题背景第9页
　　　　　　　　1.1.2 重型货车侧翻预警系统研究的意义第9-10页
　　　　1.2 重型货车侧翻预警系统研究现状第10-12页
　　　　　　　　1.2.1 国外研究现状第10-11页
　　　　　　　　1.2.2 国内研究现状第11页
　　　　　　　　1.2.3 当前侧翻研究存在的问题第11-12页
　　　　　　　　1.2.4 神经网络在预测模型方面的应用第12页
　　　　1.3 课题主要研究内容第12-13页
　　　　1.4 技术路线第13-14页
第二章 重型货车侧翻动力学建模与仿真验证第14-25页
　　　　2.1 车辆侧翻过程分析第14-15页
　　　　2.2 车辆三自由度仿真模型第15-19页
　　　　　　　　2.2.1 车辆侧翻模型第15-16页
　　　　　　　　2.2.2 轮胎侧向力模型第16-17页
　　　　　　　　2.2.3 车辆侧翻状态方程第17-19页
　　　　2.3 基于Trucksim和 Simulink的重型货车侧翻模型搭建与仿真第19-24页
　　　　　　　　2.3.1 软件介绍第19-20页
　　　　　　　　2.3.2 基于Trucksim与 Simulink的重型货车建模第20-22页
　　　　　　　　2.3.3 阶跃转向试验工况第22-23页
　　　　　　　　2.3.4 鱼钩转向试验工况第23-24页
　　　　2.4 本章小结第24-25页
第三章 重型货车AR-PNN侧翻预警模型建立第25-37页
　　　　3.1 侧翻预警模型理论基础第25-27页
　　　　　　　　3.1.1 车辆侧翻的影响因素分析第25-26页
　　　　　　　　3.1.2 车辆运动分析第26-27页
　　　　3.2 AR-PNN预测模型建模思路第27-28页
　　　　3.3 AR模型建立第28-31页
　　　　　　　　3.3.1 时序模型第28页
　　　　　　　　3.3.2 AR模型第28-29页
　　　　　　　　3.3.3 AR时序模型建模过程第29-31页
　　　　3.4 双层PNN模型建立第31-35页
　　　　　　　　3.4.1 下层PNN模型第31-32页
　　　　　　　　3.4.2 上层PNN模型第32-33页
　　　　　　　　3.4.3 PNN神经网络模型建模过程第33-35页
　　　　3.5 基于AR-PNN的侧翻预警算法第35-36页
　　　　3.6 本章小结第36-37页
第四章 重型货车侧翻实验数据获取和离线模型训练第37-52页
　　　　4.1 仿真工况设定第37-38页
　　　　4.2 实验数据获取第38页
　　　　4.3 实验数据预处理第38-40页
　　　　　　　　4.3.1 异常数据剔除第38-39页
　　　　　　　　4.3.2 数据分割第39-40页
　　　　　　　　4.3.3 数据归一化第40页
　　　　4.4 AR-PNN预测模型训练第40-50页
　　　　　　　　4.4.1 AR模型训练第40-43页
　　　　　　　　4.4.2 下层PNN模型训练第43-47页
　　　　　　　　4.4.3 上层PNN模型训练第47-50页
　　　　4.5 AR-PNN模型仿真结果分析第50-51页
　　　　　　　　4.5.1 AR最优训练模型第50页
　　　　　　　　4.5.2 PNN最优仿真训练模型第50-51页
　　　　4.6 本章小结第51-52页
第五章 重型货车侧翻预警模型离线辨识第52-64页
　　　　5.1 侧翻预警步长确定第52-53页
　　　　5.2 AR-PNN模型辨识第53-58页
　　　　　　　　5.2.1 重型货车AR-PNN模型离线验证思路第53-54页
　　　　　　　　5.2.2 分运动状态辨识第51-56页
　　　　　　　　5.2.3 整车运动状态辨识第56-58页
　　　　5.3 侧翻预警验证第58-63页
　　　　　　　　5.3.1 预警工作原理第59-61页
　　　　　　　　5.3.2 重型货车的侧翻预警离线验证第61-63页
　　　　5.4 本章小结第63-64页
结论与展望第64-66页
参考文献第66-69页
附录第69-73页
攻读学位期间取得的研究成果第73-74页
致谢第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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