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基于深度学习的轮胎花纹噪声预报方法研究
引用本文:项大兵,张春生,王红彦,侯丹丹.基于深度学习的轮胎花纹噪声预报方法研究[J].轮胎工业,2019,39(8):0503-0506.
作者姓名:项大兵  张春生  王红彦  侯丹丹
作者单位:易瑞博科技(北京)有限公司,北京,100084;中策橡胶集团有限公司,浙江杭州,310018
摘    要: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
收稿时间:2018/10/8 0:00:00
修稿时间:2018/10/8 0:00:00

Tire Pattern Noise Prediction based on Deep Learning
xiangdabin,ZHANG Chunsheng,WANG Hongyan and HOU Dandan.Tire Pattern Noise Prediction based on Deep Learning[J].Tire Industry,2019,39(8):0503-0506.
Authors:xiangdabin  ZHANG Chunsheng  WANG Hongyan and HOU Dandan
Abstract:
Keywords:
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