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저자정보
윤병동 (서울대학교) 유민지 (서울대학교) 이규석 (서울대학교) 손혜정 (서울대학교) 오현석 (서울대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 창립 70주년 기념 학술대회
발행연도
2015.11
수록면
1,667 - 1,671 (5page)

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In the design of passenger vehicles in the automotive industry, virtual testing is widely used. However, building a highly-predictive CAE model is still challenging. In this paper, to build a highly-predictive CAE model, several issues in statistical model validation approach are studied with an example of the steering column in cockpit modules: (1) selecting unknown input variables, (2) calibrating unknown parameters, and finally (3) checking the validity of CAE model using area metric based hypothesis testing. It is expected that the study helps to enhance the predictive capability of CAE models.
#CAE model (해석모델) #Unknown variables (미지 변수) #Statistical model calibration (통계적 모델 보정) #Statistical model validation (통계적 모델 검증) #Area metric (면적척도)

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
참고문헌

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