期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于深度学习的轮胎花纹噪声预报方法研究 被引量:2
1
作者 项大兵 张春生 +1 位作者 王红彦 侯丹丹 《轮胎工业》 CAS 2019年第8期503-506,共4页
在进行大量不同花纹轮胎通过噪声试验基础上,利用图像识别和深度学习方法建立了轮胎花纹几何结构与轮胎通过噪声试验结果之间的数学模型,并采用该模型对新设计的轮胎花纹进行通过噪声预测。结果表明:以1 dB声压级为预测精度时,模型预测... 在进行大量不同花纹轮胎通过噪声试验基础上,利用图像识别和深度学习方法建立了轮胎花纹几何结构与轮胎通过噪声试验结果之间的数学模型,并采用该模型对新设计的轮胎花纹进行通过噪声预测。结果表明:以1 dB声压级为预测精度时,模型预测准确度达到83%;利用花纹图像识别和深度学习理论所建立的轮胎噪声预报数学模型方便可靠,而且随着试验数据的不断积累和算法的改进,基于该方法的预报模型精度会进一步提高。 展开更多
关键词 轮胎噪声预报 花纹识别 深度学习 神经网络
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部