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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。
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关键词
轮胎噪声预报
花纹识别
深度学习
神经网络
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职称材料
题名
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
王红彦
侯丹丹
机构
易瑞博科技(北京)有限公司
中策橡胶集团有限公司
出处
《轮胎工业》
CAS
2019年第8期503-506,共4页
文摘
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。
关键词
轮胎噪声预报
花纹识别
深度学习
神经网络
Keywords
tire noise prediction
pattern image recognition
deep learning
neural network
分类号
TQ336.1 [化学工程—橡胶工业]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的轮胎花纹噪声预报方法研究
项大兵
张春生
王红彦
侯丹丹
《轮胎工业》
CAS
2019
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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