包邮轮胎设计研发智能化技术

作者：曹金凤等

出版社：机械工业出版社出版时间：2023-04-01

开本： 16开 页数： 255

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

轮胎设计研发智能化技术版权信息

ISBN：9787111724933
条形码：9787111724933 ; 978-7-111-72493-3
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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化学工业
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一般问题

轮胎设计研发智能化技术本书特色

适读人群：具备一定Python编程基础和轮胎结构设计仿真基础的用户?本书通过丰富的实例脚本和详细注释，讲解了编写、调试脚本的方法，并详细解释了关键代码的功能。书中提供了代码编写过程中可能出现的问题以及解决方案，以及所有实例的源代码和图片，本书文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论知识，即可轻松地掌握相关智能化技术。本书提供了随书资源包可供读者下载。

轮胎设计研发智能化技术内容简介

本书分为两部分，共包含6章：**部分为第1章，介绍了轮胎设计研发智能化技术相关配置，为后面章节的学习奠定基础；第二部分为第2~6章，分别详细介绍了基于计算机视觉的轮胎高效建模技术、轮胎断面网格自动划分技术、轮胎设计仿真一体化技术、深度学习算法与轮胎性能预测、轮胎缺陷与损伤识别技术。书中通过大量的实例脚本和详细注释介绍了编写调试脚本的方法、技巧和注意事项，以提高轮胎建模、设计、仿真分析及预测的效率和准确度。本书内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论和编程功底，即可轻松掌握相关技术。本书主要面向具备一定Python编程基础和轮胎结构设计仿真基础的中级和高级用户，对于初级用户也有一定的参考价值。

轮胎设计研发智能化技术目录

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

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