盤式制動器摩擦學性能測試與智能預測技術

前言
第1章 盤式制動器概述
1.1 盤式制動器發(fā)展歷程
1.2 盤式制動器結構原理
1.2.1 汽車盤式制動器
1.2.2 提升機盤式制動器
1.2.3 盤式制動器優(yōu)缺點
1.3 制動摩擦材料組分與性能
1.3.1 制動片類型
1.3.2 摩擦材料種類
1.3.3 摩擦材料成分組成
1.3.4 摩擦材料性能要求
1.4 盤式制動器制動性能檢測技術研究現(xiàn)狀
1.4.1 制動力矩檢測
1.4.2 閘間隙檢測
1.4.3 空動時間檢測
1.4.4 制動減速度檢測
1.4.5 制動溫度檢測
1.4.6 制動振動和噪聲檢測
1.5 盤式制動器摩擦學問題研究現(xiàn)狀
1.5.1 摩擦材料制備及性能
1.5.2 制動摩擦學行為與機理
1.5.3 制動摩擦熱
1.5.4 研究發(fā)展趨勢
參考文獻

第2章 盤式制動器摩擦學性能測試方法及裝置
2.1 盤式制動器摩擦學性能測試方法
2.1.1 試驗標準與方法概述
2.1.2 小樣試驗法
2.1.3 臺架試驗法
2.1.4 道路試驗法
2.1.5 小樣與臺架試驗法對比分析
2.2 小樣摩擦試驗機
2.2.1 定速摩擦試驗機
2.2.2 恒摩擦力試驗機
2.3 臺架式摩擦試驗機
2.3.1 Krauss試驗機
2.3.2 慣性臺架試驗機
2.4 汽車盤式制動器模擬制動試驗臺研制
2.4.1 總體方案
2.4.2 機械傳動系統(tǒng)
2.4.3 盤式制動系統(tǒng)
2.4.4 測控系統(tǒng)
2.4.5 系統(tǒng)集成
參考文獻

第3章 盤式制動器摩擦學性能試驗研究
3.1 盤式制動器摩擦學試驗設計
3.1.1 模擬制動試驗裝置
3.1.2 摩擦副材料
3.1.3 摩擦學性能參數(shù)及其測試原理
3.1.4 制動工況參數(shù)及其取值范圍
3.2 盤式制動器干摩擦機理
3.2.1 制動摩擦力構成
3.2.2 制動摩擦力變化規(guī)律
3.2.3 制動摩擦機理
3.3 制動工況對盤式制動器摩擦學性能的影響
3.3.1 制動初速度的影響
3.3.2 制動壓力的影響
3.3.3 溫度的影響
3.3.4 影響規(guī)律小結
參考文獻

第4章 盤式制動器摩擦學性能智能預測方法
4.1 人工智能及其應用
4.1.1 人工智能理論基礎
4.1.2 人工智能應用
4.2 人工神經網(wǎng)絡及其摩擦學應用
4.2.1 人工神經網(wǎng)絡模型
4.2.2 人工神經網(wǎng)絡特點
4.2.3 BP神經網(wǎng)絡
4.2.4 人工神經網(wǎng)絡在摩擦學領域應用現(xiàn)狀
4.3 基于人工神經網(wǎng)絡的盤式制動器摩擦學性能智能預測方法
4.3.1 隱含層
4.3.2 輸入和輸出層
4.3.3 初始權值和閾值
4.3.4 學習方法
4.3.5 傳遞函數(shù)
4.3.6 學習率
4.3.7 網(wǎng)絡訓練次數(shù)
4.3.8 再學習機制
參考文獻

第5章 盤式制動器摩擦學性能智能預測模型
5.1 盤式制動器摩擦學性能數(shù)據(jù)處理
5.1.1 數(shù)據(jù)矩陣化
5.1.2 樣本歸一化
5.1.3 樣本劃分
5.2 盤式制動器摩擦學性能智能預測模型建模與仿真
5.2.1 仿真程序設計
5.2.2 網(wǎng)絡建模與參數(shù)仿真
5.2.3 訓練函數(shù)仿真試驗
5.2.4 網(wǎng)絡結構參數(shù)
5.3 盤式制動器摩擦學性能智能預測試驗
5.3.1 智能預測模型使用方法
5.3.2 摩擦學性能預測結果分析
5.3.3 預測誤差分析
5.3.4 摩擦學性能變化趨勢預測
參考文獻

第6章 盤式制動器摩擦學性能智能預測系統(tǒng)
6.1 VB與MATLAB混合編程
6.1.1 混合編程方法
6.1.2 VB環(huán)境下的ActiveX調用
6.1.3 VB接口程序設計
6.2 盤式制動器摩擦學性能智能預測軟件系統(tǒng)
6.2.1 預測主界面
6.2.2 學習模塊
6.2.3 幫助模塊
6.2.4 通用配置模塊
6.3 盤式制動器摩擦學性能在線監(jiān)測預警系統(tǒng)
6.3.1 系統(tǒng)方案
6.3.2 傳感檢測系統(tǒng)
6.3.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
6.3.4 計算處理系統(tǒng)
6.3.5 系統(tǒng)工作流程
參考文獻