基于汽车产业的新能源多层次发展研究
基于汽车产业的新能源多层次发展研究【摘要】:汽车工业是我国乃至全球的经济支柱产业,汽车消费的爆发式增长成为中国以及全球石油消耗增长的重要原因。全球汽车行业的石油需求占总需求量的60
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F426.2;F426.471
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-11
- 第1章 引言11-17
- 1.1 论文研究的背景和意义11-14
- 1.2 论文开展的研究工作14-15
- 1.2.1 本文创新点14
- 1.2.2 研究成果14-15
- 1.3 主要内容及结构15-17
- 1.3.1 本文主要内容15
- 1.3.2 论文的体系结构15-17
- 第2章 新能源汽车技术17-23
- 2.1 燃料电池汽车17-19
- 2.2 混合动力汽车19-20
- 2.3 其他新能源汽车20-23
- 第3章 国内外新能源汽车发展现状23-35
- 3.1 国外新能源汽车发展现状23-32
- 3.1.2 欧洲新能源汽车发展现状30-31
- 3.1.3 日本新能源汽车发展现状31-32
- 3.2 我国新能源汽车现状32-35
- 第4章 质子交换膜燃料电池控制方法研究35-65
- 4.1 质子交换膜燃料电池研究现状36-41
- 4.1.1 实验模型37-38
- 4.1.2 机理模型38
- 4.1.3 单电池模型38-41
- 4.2 质子交换膜燃料电池输出特性41-49
- 4.2.1 输出特性模型41-42
- 4.2.2 基于模糊辨识的输出特性模型42-45
- 4.2.3 辨识建模方法45-48
- 4.2.4 仿真实验及结论48-49
- 4.3 质子交换膜燃料电池热传输模型49-55
- 4.3.1 热传输模型50-52
- 4.3.2 模型分析52-55
- 4.3.3 结论55
- 4.4 质子交换膜燃料电池输出功率控制分析55-65
- 4.4.1 传统方法56-60
- 4.4.2 新型鲁棒控制方法60-61
- 4.4.3 鲁棒控制与模糊控制综合方法61-65
- 第5章 氢燃料电池控制方法研究65-81
- 5.1 基于人工神经网络的氢燃料电池控制方法65-71
- 5.1.1 人工神经网络控制原理65-67
- 5.1.2 人工神经网络氢燃料电池控制算法67-71
- 5.2 基于模糊控制的氢燃料电池控制方法71-76
- 5.2.1 模糊控制原理72
- 5.2.2 基于模糊控制的氢燃料电池控制算法72-76
- 5.3 氢燃料电池控制算法仿真实验76-81
- 5.3.1 神经网络控制算法仿真76-77
- 5.3.2 模糊神经网络控制算法仿真77-79
- 5.3.3 燃料电池控制算法仿真实验小结79-81
- 第6章 燃料电池环境适应性分析81-95
- 6.1 燃料电池环境适应性评价81-85
- 6.1.1 环境适应性评价目的和原则81-83
- 6.1.2 环境适应性评价特征83-84
- 6.1.3 环境适应性影响效益函数84-85
- 6.2 燃料电池环境适应性需求分析85-87
- 6.3 燃料电池环境适应性需求研究87-91
- 6.3.1 温度适应性87-90
- 6.3.2 湿度适应性90-91
- 6.4 燃料电池环境适应性测试方法研究91-95
- 6.4.1 环境适应性测试设备91
- 6.4.2 环境适应性测试验证91-92
- 6.4.3 环境适应性测试条件92-95
- 第7章 国内外新能源汽车产业政策分析95-109
- 7.1 国外新能源汽车产业政策95-103
- 7.1.1 美国新能源汽车产业政策95-97
- 7.1.2 欧洲新能源汽车产业政策97-101
- 7.1.3 日本新能源汽车产业政策101-103
- 7.2 我国新能源汽车产业政策103-109
- 第8章 我国新能源汽车产业发展策略109-121
- 8.1 发展我国新能源汽车产业的主要障碍109-111
- 8.1.1 资金和人员问题109-110
- 8.1.2 基础配套设施建设问题110
- 8.1.3 产品化能力问题110-111
- 8.2 促进我国新能源汽车产业策略111-115
- 8.2.1 技术开发策略112-113
- 8.2.2 基础建设开发策略113-114
- 8.2.3 经济开发策略114-115
- 8.3 发展我国新能源汽车产业的具体对策115-121
- 第9章 结论与展望121-125
- 9.1 主要研究结论121-123
- 9.2 展望123-125
- 致谢125-127
- 参考文献127-131
- 在读期间发表的论文131
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