轮胎设计研发智能化技术

序一
序二
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pyautocad库
1.8安装scikit-image库
1.9安装scikit-learn库
1.10安装torchvision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
参考文献
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
目
录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
参考文献
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
参考文献
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
参考文献
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
参考文献
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