基于GA的半主动悬架模糊神经网络控制研究



基于GA的半主动悬架模糊神经网络控制研究

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基于GA的半主动悬架模糊神经网络控制研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
· 本课题研究的意义	第9页
· 悬架系统概述	第9-11页
· 半主动悬架及其控制方法研究	第11-14页
· 半主动悬架发展历史及现状	第11-12页
· 半主动悬架控制策略研究	第12-14页
· 本课题研究的主要内容	第14-16页
· 本章小结	第16-17页
第二章基于 ADAMS 的半主动悬架动力学建模	第17-38页
· 道路模型	第17-19页
· 路面不平度功率谱密度	第17-18页
· 空间与时间功率谱密度转化	第18-19页
· 悬架模型	第19-34页
· 悬架模型简化	第19-27页
· 半主动悬架的数学模型	第27-29页
· 基于 ADAMS 的半主动悬架模型	第29-34页
· 悬架平顺性指标	第34-37页
· 悬架平顺性指标简述	第34-35页
· 悬架平顺性指标相互制约关系	第35-37页
· 本章小结	第37-38页
第三章半主动悬架模糊神经网络控制研究	第38-54页
· 模糊控制	第38-41页
· 模糊数学基础	第38-40页
· 模糊控制原理	第40-41页
· 神经网络控制	第41-44页
· 人工神经网络的基本单元	第41-42页
· 人工神经网络结构及学习算法	第42-44页
· 半主动悬架模糊神经网络控制方法研究	第44-53页
· 模糊系统与神经网络的融合	第44-45页
· 模糊神经网络结构及其学习算法	第45-47页
· 半主动悬架模糊神经网络控制器设计	第47-53页
· 本章小结	第53-54页
第四章基于 GA 的半主动悬架模糊神经网络控制研究	第54-63页
· BP 算法的不足及改进	第54页
· GA 算法	第54-57页
· GA 算法的生物学基础	第54-55页
· 基本 GA 算法	第55-56页
· GA 算法的理论基础	第56-57页
· BP 和 GA 结合算法实现	第57-62页
· BP 算法部分	第57-58页
· GA 算法部分	第58-61页
· BP 和 GA 结合	第61-62页
· 本章小结	第62-63页
第五章基于 ADAMS 和 MATLAB 的半主动悬架联合仿真	第63-78页
· 半主动悬架联合仿真简介	第63页
· 半主动悬架联合仿真实现	第63-67页
· 定义输入输出变量	第64-65页
· 建立联合仿真模型	第65-67页
· 半主动悬架联合仿真结果与分析	第67-77页
· 道路模型仿真	第67-69页
· 基于模糊神经网络控制的联合仿真	第69-74页
· 基于 GA 的模糊神经网络联合仿真	第74-76页
· 两种控制策略控制效果对比	第76-77页
· 本章小结	第77-78页
第六章总结与展望	第78-80页
· 全文总结	第78-79页
· 后期展望	第79-80页
致谢	第80-81页
参考文献	第81-84页
在学期间发表的论文和取得的学术成果	第84 页

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