輪胎設(shè)計研發(fā)智能化技術(shù)

序一
序二
前言
第1章輪胎設(shè)計研發(fā)智能化技術(shù)相關(guān)配置
1.1安裝Python語言
1.1.1Python語言簡介
1.1.2搭建Python開發(fā)環(huán)境
1.1.3安裝開發(fā)工具PyCharm
1.1.4編寫第1個Python程序
1.2安裝NumPy庫
1.3安裝Matplotlib庫
1.4安裝OpenCV庫
1.5安裝Pandas庫
1.6安裝Pillow庫
1.7安裝pyautocad庫
1.8安裝scikit-image庫
1.9安裝scikit-learn庫
1.10安裝torchvision庫
1.11安裝tqdm庫
1.12安裝PyTorch框架
1.13安裝TensorFlow框架
1.14本章小結(jié)
參考文獻
第2章基于計算機視覺的輪胎高效建模技術(shù)
2.1概述
2.1.1計算機視覺技術(shù)簡介
2.1.2復(fù)雜輪胎斷面建模
2.1.3基于計算機視覺技術(shù)的輪胎建模
目
錄2.2圖像處理技術(shù)
2.2.1簡介
2.2.2圖像的讀取、顯示與保存
2.2.3圖像的基礎(chǔ)操作
2.2.4圖像的加權(quán)和運算
2.2.5圖像增強技術(shù)
2.3圖像采集技術(shù)
2.3.1選擇拍攝設(shè)備
2.3.2相機標定
2.4自動建模技術(shù)
2.4.1工具的選擇
2.4.2AutoCAD建模
2.5自動建模實例
2.6本章小結(jié)
參考文獻
第3章輪胎斷面網(wǎng)格自動劃分技術(shù)
3.1概述
3.2輪胎結(jié)構(gòu)的組成
3.3輪胎斷面有限元網(wǎng)格劃分的一般方法及原則
3.3.1輪胎斷面網(wǎng)格劃分的常用方法
3.3.2在Abaqus/CAE中劃分輪胎網(wǎng)格
3.3.3輪胎斷面有限元網(wǎng)格劃分的基本原則
3.4輪胎結(jié)構(gòu)網(wǎng)格自動化劃分技術(shù)
3.4.1Python語言二次開發(fā)簡介
3.4.2宏管理器
3.4.3開發(fā)輪胎網(wǎng)格自動化程序
3.5輪胎有限元網(wǎng)格開發(fā)實例
3.6本章小結(jié)
參考文獻
第4章輪胎設(shè)計仿真一體化技術(shù)
4.1輪胎斷面自動化高效建模
4.1.1在Abaqus中定制插件（Plug-in）
4.1.2開發(fā)輪胎高效建模插件
4.1.3輪胎建模插件開發(fā)實例
4.2建立輪胎有限元分析的材料庫
4.2.1簡介
4.2.2錄制材料庫宏文件
4.2.3修改宏文件生成腳本文件
4.2.4修改rpy文件生成腳本文件
4.3輪胎有限元分析結(jié)果自動后處理
4.3.1Abaqus/CAE的常用后處理技術(shù)
4.3.2開發(fā)輪胎自動后處理插件
4.4本章小結(jié)
參考文獻
第5章深度學(xué)習算法與輪胎性能預(yù)測
5.1深度學(xué)習算法簡介
5.1.1深度學(xué)習的發(fā)展歷程及應(yīng)用
5.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.1.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
5.1.4長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
5.1.5門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)（GRU）
5.1.6注意力機制（AM）
5.2數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
5.2.1數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘
5.2.2數(shù)據(jù)的特征分析與預(yù)處理
5.2.3數(shù)據(jù)挖掘常用算法
5.2.4數(shù)據(jù)特征分析實例
5.3輪胎性能預(yù)測案例分析
5.3.1GRU 算法
5.3.2LSTM-Attention 算法
5.4本章小結(jié)
參考文獻
第6章輪胎缺陷與損傷識別技術(shù)
6.1輪胎缺陷與損傷簡介
6.2輪胎缺陷與損傷識別
6.2.1概述
6.2.2深度學(xué)習算法基礎(chǔ)
6.2.3輪胎缺陷識別算法
6.3輪胎損傷與缺陷識別實例分析
6.4本章小結(jié)
參考文獻