灰色系統(tǒng)理論及其在汽車工程中的應用

目錄
前言
第1章 灰色系統(tǒng)概述 1
1.1 什么是灰色系統(tǒng) 1
1.1.1 系統(tǒng)的概念及分類 1
1.1.2 灰色系統(tǒng)的概念 2
1.1.3 灰色認識的相對辯證 3
1.2 灰色系統(tǒng)理論基礎 3
1.2.1 灰色系統(tǒng)的基本原理 3
1.2.2 灰色系統(tǒng)理論的主要內容 4
1.2.3 灰數(shù)及其白化 5
1.2.4 灰色系統(tǒng)理論與幾種不確定性數(shù)學方法的比較 9
1.3 研究方法 10
1.3.1 回歸分析 10
1.3.2 人工神經網絡 11
1.3.3 層次分析法 12
1.3.4 灰色系統(tǒng)理論與其他方法的結合 13
1.4 灰色系統(tǒng)理論在汽車工程中應用的理論可行分析 14
1.5 灰色系統(tǒng)理論在汽車工程中的應用綜述 17
參考文獻 18
第2章 灰色關聯(lián)分析及其應用 20
2.1 灰色關聯(lián)分析概述 20
2.1.1 灰色關聯(lián)分析的基本概念 20
2.1.2 灰色關聯(lián)分析的基本特征 21
2.1.3 數(shù)據(jù)預處理 21
2.1.4 灰色關聯(lián)分析模型 22
2.1.5 灰色關聯(lián)分析的適用范圍 24
2.2 汽車操縱性能主觀評價數(shù)據(jù)的灰色關聯(lián)分析 25
2.2.1 問題提出 25
2.2.2 計算示例 25
2.3 汽車聲品質主客觀評價數(shù)據(jù)的相關性分析 27
2.3.1 研究現(xiàn)狀 27
2.3.2 BP神經網絡介紹 28
2.3.3 運用灰色關聯(lián)分析篩選客觀測試數(shù)據(jù) 29
2.3.4 相關性分析的神經網絡模型 30
2.4 本章小結 32
參考文獻 33
第3章 灰色聚類及其應用 35
3.1 灰色聚類 35
3.1.1 灰色關聯(lián)聚類 35
3.1.2 灰色白化權函數(shù)聚類 38
3.2 運用灰色聚類法對汽車傳動系統(tǒng)進行多目標選型優(yōu)化 41
3.2.1 問題描述 41
3.2.2 算例與分析 42
3.3 基于灰色聚類法的汽車總體性能方案評價 44
3.3.1 層次分析法計算步驟 45
3.3.2 算例與分析 46
3.4 汽車風噪聲主觀評價的灰色聚類分析 49
3.4.1 汽車風噪聲主觀評價 49
3.4.2 計算示例 50
3.5 本章小結 52
參考文獻 52
第4章 灰色模型及其應用 54
4.1 灰色建模方法 54
4.1.1 灰色序列生成 54
4.1.2 灰色模型的類型 58
4.1.3 灰色建模機理與方法 60
4.1.4 灰色模型的適用性檢驗 70
4.2 灰色模型在汽車工程中的應用分析 73
4.3 車輛高里程NVH性能主觀評價的灰色預測 74
4.3.1 試驗數(shù)據(jù)及分析 74
4.3.2 非等間隔序列的灰色建模方法 74
4.3.3 模型建立 77
4.3.4 模擬值計算與殘差檢驗 77
4.3.5 后驗差檢驗 77
4.3.6 預測 78
4.4 汽車橡膠元件蠕變性能的灰色拓撲預測 78
4.4.1 試驗數(shù)據(jù)及分析 78
4.4.2 建模及檢驗 79
4.4.3 預測 81
4.5 車外噪聲標準限值的灰色模型預測 81
4.5.1 問題描述及分析 81
4.5.2 非等間隔灰色Verhulst模型建模方法 82
4.5.3 算例與分析 86
4.6 基于灰色GM(0，h) 的汽車聲品質主客觀評價模型 89
4.6.1 問題提出 89
4.6.2 選擇客觀評價數(shù)據(jù) 90
4.6.3 建模及檢驗 92
4.7 本章小結 93
參考文獻 94
第5章 灰色決策及其應用 96
5.1 灰色決策方法概論 96
5.1.1 灰色決策基本概念 96
5.1.2 灰靶決策 99
5.1.3 灰色聚類決策 105
5.1.4 灰色統(tǒng)計決策 106
5.1.5 灰色層次決策 107
5.2 汽車懸架選型的多指標混合型灰靶決策 108
5.2.1 實例數(shù)據(jù)與要求 108
5.2.2 計算與分析 108
5.2.3 小結 109
5.3 汽車降噪方案的多指標加權灰靶決策 110
5.3.1 問題描述及分析 110
5.3.2 計算 110
5.3.3 小結 113
5.4 本章小結 113
參考文獻 113
附錄 最小二乘估計 114