前言
第1章轮胎设计研发智能化技术相关配置
1.1安装Python语言
1.1.1Python语言简介
1.1.2搭建Python开发环境
1.1.3安装开发工具PyCharm
1.1.4编写第1个Python程序
1.2安装NumPy库
1.3安装Matplotlib库
1.4安装OpenCV库
1.5安装Pandas库
1.6安装Pillow库
1.7安装py
AutoCAD库
1.8安装scikit-image库
1.9安装scikit-learn库
1.10安装torch
VISIon库
1.11安装tqdm库
1.12安装PyTorch框架
1.13安装TensorFlow框架
1.14本章小结
第2章基于计算机视觉的轮胎高效建模技术
2.1概述
2.1.1计算机视觉技术简介
2.1.2复杂轮胎断面建模
2.1.3基于计算机视觉技术的轮胎建模
2.2图像处理技术
2.2.1简介
2.2.2图像的读取、显示与保存
2.2.3图像的基础操作
2.2.4图像的加权和运算
2.2.5图像增强技术
2.3图像采集技术
2.3.1选择拍摄设备
2.3.2相机标定
2.4自动建模技术
2.4.1工具的选择
2.4.2AutoCAD建模
2.5自动建模实例
2.6本章小结
第3章轮胎断面网格自动划分技术
3.1概述
3.2轮胎结构的组成
3.3轮胎断面有限元网格划分的一般方法及原则
3.3.1轮胎断面网格划分的常用方法
3.3.2在Abaqus/
CAE中划分轮胎网格
3.3.3轮胎断面有限元网格划分的基本原则
3.4轮胎结构网格自动化划分技术
3.4.1Python语言二次开发简介
3.4.2宏管理器
3.4.3开发轮胎网格自动化程序
3.5轮胎有限元网格开发实例
3.6本章小结
第4章轮胎设计仿真一体化技术
4.1轮胎断面自动化高效建模
4.1.1在Abaqus中定制插件(Plug-in)
4.1.2开发轮胎高效建模插件
4.1.3轮胎建模插件开发实例
4.2建立轮胎有限元分析的材料库
4.2.1简介
4.2.2录制材料库宏文件
4.2.3修改宏文件生成脚本文件
4.2.4修改rpy文件生成脚本文件
4.3轮胎有限元分析结果自动后处理
4.3.1Abaqus/CAE的常用后处理技术
4.3.2开发轮胎自动后处理插件
4.4本章小结
第5章深度学习算法与轮胎性能预测
5.1深度学习算法简介
5.1.1深度学习的发展历程及应用
5.1.2神经网络基础
5.1.3循环神经网络(RNN)
5.1.4长短时记忆网络(LSTM)
5.1.5门控循环单元网络(GRU)
5.1.6注意力机制(AM)
5.2数据分析与数据挖掘技术
5.2.1数据分析与数据挖掘
5.2.2数据的特征分析与预处理
5.2.3数据挖掘常用算法
5.2.4数据特征分析实例
5.3轮胎性能预测案例分析
5.3.1GRU算法
5.3.2LSTM-Attention算法
5.4本章小结
第6章轮胎缺陷与损伤识别技术
6.1轮胎缺陷与损伤简介
6.2轮胎缺陷与损伤识别
6.2.1概述
6.2.2深度学习算法基础
6.2.3轮胎缺陷识别算法
6.3轮胎损伤与缺陷识别实例分析
6.4本章小结
参考文献