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第1章 盘式制动器概述1

1.1 盘式制动器发展历程1

1.2 盘式制动器结构原理2

1.2.1 汽车盘式制动器2

1.2.2 提升机盘式制动器3

1.2.3 盘式制动器优缺点4

1.3 制动摩擦材料组分与性能5

1.3.1 制动片类型5

1.3.2 摩擦材料种类6

1.3.3 摩擦材料成分组成8

1.3.4 摩擦材料性能要求9

1.4 盘式制动器制动性能检测技术研究现状11

1.4.1 制动力矩检测11

1.4.2 闸间隙检测11

1.4.3 空动时间检测12

1.4.4 制动减速度检测12

1.4.5 制动温度检测12

1.4.6 制动振动和噪声检测13

1.5 盘式制动器摩擦学问题研究现状15

1.5.1 摩擦材料制备及性能15

1.5.2 制动摩擦学行为与机理16

1.5.3 制动摩擦热18

1.5.4 研究发展趋势20

参考文献20

第2章 盘式制动器摩擦学性能测试方法及装置26

2.1 盘式制动器摩擦学性能测试方法26

2.1.1 试验标准与方法概述26

2.1.2 小样试验法28

2.1.3 台架试验法30

2.1.4 道路试验法39

2.1.5 小样与台架试验法对比分析42

2.2 小样摩擦试验机43

2.2.1 定速摩擦试验机44

2.2.2 恒摩擦力试验机48

2.3 台架式摩擦试验机50

2.3.1 Krauss试验机50

2.3.2 惯性台架试验机52

2.4 汽车盘式制动器模拟制动试验台研制56

2.4.1 总体方案56

2.4.2 机械传动系统57

2.4.3 盘式制动系统61

2.4.4 测控系统63

2.4.5 系统集成68

参考文献68

第3章 盘式制动器摩擦学性能试验研究70

3.1 盘式制动器摩擦学试验设计70

3.1.1 模拟制动试验装置70

3.1.2 摩擦副材料72

3.1.3 摩擦学性能参数及其测试原理73

3.1.4 制动工况参数及其取值范围74

3.2 盘式制动器干摩擦机理75

3.2.1 制动摩擦力构成75

3.2.2 制动摩擦力变化规律78

3.2.3 制动摩擦机理79

3.3 制动工况对盘式制动器摩擦学性能的影响80

3.3.1 制动初速度的影响80

3.3.2 制动压力的影响83

3.3.3 温度的影响86

3.3.4 影响规律小结89

参考文献89

第4章 盘式制动器摩擦学性能智能预测方法91

4.1 人工智能及其应用91

4.1.1 人工智能理论基础92

4.1.2 人工智能应用97

4.2 人工神经网络及其摩擦学应用100

4.2.1 人工神经网络模型101

4.2.2 人工神经网络特点102

4.2.3 BP神经网络102

4.2.4 人工神经网络在摩擦学领域应用现状104

4.3 基于人工神经网络的盘式制动器摩擦学性能智能预测方法107

4.3.1 隐含层108

4.3.2 输入和输出层109

4.3.3 初始权值和阈值109

4.3.4 学习方法110

4.3.5 传递函数110

4.3.6 学习率111

4.3.7 网络训练次数111

4.3.8 再学习机制112

参考文献113

第5章 盘式制动器摩擦学性能智能预测模型116

5.1 盘式制动器摩擦学性能数据处理116

5.1.1 数据矩阵化116

5.1.2 样本归一化118

5.1.3 样本划分119

5.2 盘式制动器摩擦学性能智能预测模型建模与仿真119

5.2.1 仿真程序设计119

5.2.2 网络建模与参数仿真120

5.2.3 训练函数仿真试验124

5.2.4 网络结构参数131

5.3 盘式制动器摩擦学性能智能预测试验132

5.3.1 智能预测模型使用方法132

5.3.2 摩擦学性能预测结果分析133

5.3.3 预测误差分析139

5.3.4 摩擦学性能变化趋势预测140

参考文献141

第6章 盘式制动器摩擦学性能智能预测系统142

6.1 VB与MATLAB混合编程142

6.1.1 混合编程方法142

6.1.2 VB环境下的ActiveX调用143

6.1.3 VB接口程序设计143

6.2 盘式制动器摩擦学性能智能预测软件系统144

6.2.1 预测主界面146

6.2.2 学习模块147

6.2.3 帮助模块148

6.2.4 通用配置模块149

6.3 盘式制动器摩擦学性能在线监测预警系统150

6.3.1 系统方案150

6.3.2 传感检测系统151

6.3.3 数据采集系统155

6.3.4 计算处理系统156

6.3.5 系统工作流程160

参考文献161