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摘要:
Finite Element (FE) analysis has become the favoured tool in the tyre industry for virtual development of tyres because of the ability to represent the detailed lay-up of the tyre carcass. However, application of FE analysis in tyre design and development is still very time-consuming and expensive. Here, the application of various Artificial Neural Network (ANN) architectures to predicting tyre performance is assessed to select the most effective and efficient architecture, to allow extensive parametric studies to be carried out inexpensively and to optimise tyre design before a much more expensive full FE analysis is used to confirm the predicted performance.
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kef
不确定度
内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 A Neural Network Approach to Predicting Car Tyre Micro-Scale and Macro-Scale Behaviour
来源期刊 智能学习系统与应用(英文) 学科 医学
关键词 Design Parameters Finite Element MODELLING NEURAL Network TYRE CONFIGURATION
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-20
页数 10页 分类号 R73
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研究主题发展历程
节点文献
Design
Parameters
Finite
Element
MODELLING
NEURAL
Network
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研究起点
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引文网络交叉学科
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智能学习系统与应用(英文)
季刊
2150-8402
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
166
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