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多级预点火安全气囊的控制算法研究

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多级预点火安全气囊的控制算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
1 绪论第9-15页
  · 汽车被动安全技术概况第9-10页
  · 汽车安全气囊系统的发展概况第10-13页
    · 国外汽车安全气囊系统的发展状况第10-11页
    · 国内汽车安全气囊系统的发展状况第11-12页
    · 汽车安全气囊系统的发展趋势第12-13页
  · 本文研究的主要内容第13-15页
2 双气室安全气囊简介第15-25页
  · 安全气囊系统的组成第15-20页
    · 控制系统组件第15-19页
      · 传感器第16-18页
      · 安全气囊电子控制单元(ECU)第18-19页
    · 气体发生器第19-20页
    · 安全气囊气袋第20页
  · 安全气囊控制系统的工作原理第20-21页
  · 双气室安全气囊简介第21-23页
    · 双气室安全气囊产生背景第21-22页
    · 双气室安全气囊结构第22页
    · 双气室安全气囊工作原理第22-23页
  · 本章小结第23-25页
3 安全气囊点火控制算法分析第25-33页
  · 安全气囊点火控制算法的基础第25-27页
    · 乘员损伤评价标准第25-26页
    · 安全气囊点火的基本准则第26-27页
  · 安全气囊的传统点火控制算法分析第27-32页
    · 加速度法第27-29页
      · 加速度峰值法第28页
      · 加速度坡度法第28-29页
    · 速度变量法第29页
    · 移动窗式积分法第29-30页
    · 比功率法第30-31页
    · ARMA 模型预报法第31-32页
  · 本章小结第32-33页
4 双气室安全气囊控制策略的确定和判定参数的选择第33-47页
  · 模糊逻辑控制技术第33-36页
    · 模糊控制基础第33-34页
    · 模糊控制系统的组成第34-36页
  · 神经网络技术第36-40页
    · 人工神经网络简介第36页
    · 人工神经网络结构组成第36-38页
    · BP 神经网络第38-40页
  · 模糊逻辑推理与神经网络的集合第40页
  · 控制策略的确定第40-42页
    · 算法的总体思路第41页
    · 双气室安全气囊点火控制的决策策略第41-42页
  · 控制算法中参数的选择第42-45页
    · 整个算法网络参数的选择第42-43页
    · 神经网络层输入参数的选择第43-45页
  · 本章小结第45-47页
5 基于模糊神经网络的双气室安全气囊控制算法的模型第47-57页
  · 神经网络层预测头部位移的模型的建立第47-49页
    · 神经网络层结构第47页
    · 神经网络层隐含层的确定第47-49页
  · 模糊神经网络层点火模式选择模型的建立第49-50页
    · 模糊神经网络层模型结构第49页
    · 模糊神经网络层建立过程第49-50页
  · 双气室安全气囊控制算法整体模型第50-55页
    · 控制算法整体模型结构第50-51页
    · 模型的算法过程第51-55页
  · 本章小结第55-57页
6 预测点火控制算法的验证第57-71页
  · 汽车碰撞曲线模拟第57-60页
    · 汽车参考碰撞曲线第57页
    · 碰撞曲线的计算机模拟原理第57-60页
  · 算法验证的方法第60-62页
    · 算法验证工具第60页
    · 多级预测点火控制算法的验证方法第60-62页
      · 神经网络层的检验方法第60-61页
      · 模糊神经网络层的检验方法第61-62页
  · 模糊神经网络的训练第62-66页
    · 上层纯神经网络的训练第62-65页
      · 梯度下降训练法第63-64页
      · Levenberg-Marguardt 训练法第64-65页
    · 下层模糊神经网络的训练第65-66页
  · 算法的验证第66-69页
    · 神经网络部分第67-68页
    · 模糊神经网络部分第68-69页
  · 小结第69-71页
总结与展望第71-73页
  总结第71页
  展望第71-73页
致谢第73-75页
参考文献第75-77页
附录第77 页

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