声明
第1章 绪论
1.1课题研究背景与意义
1.2国内外研究现状
1.2.1有限元仿真的现状
1.2.2行人保护的发展现状
1.2.3深度学习的发展与现状
1.3论文结构和主要工作
第2章 相关理论介绍
2.1有限元相关理论介绍
2.1.1有限元理论简介
2.1.2汽车碰撞基本原理
2.1.3显式求解与隐式求解
2.1.4有限元法的积分方式
2.1.5时间步长与沙漏
2.2卷积神经网络介绍
2.2.1神经网络的基本原理
2.2.2卷积神经网络的重要概念
2.2.3 LeNet5
2.2.4 AlexNet
2.3梯度下降法
2.4本章小结
第3章 行人保护儿童头型冲击仿真
3.1儿童头型冲击有限元模型前处理
3.2儿童头型冲击有限元模型后处理
3.3原始仿真数据扩充
3.4本章小结
第4章 构建深度学习模型
4.1输入数据准备
4.2 Tensorflow框架简介
4.3构建辅助函数
4.4定义CNN框架
4.5定义训练过程
4.6本章小结
第5章 深度学习模型的评估
5.1本文深度神经网络的评估参数
5.2 Tensorboard视图
5.3评估结果汇总
5.4通过 origin处理得到的图片,很清晰地反映了各参数随训练次数变化的规律。
5.4模型泛化性测试
5.5深度学习模型预测仿真结果的意义
5.6本章小结
总结
参考文献
致谢
湖南大学;