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장동원 (명지대학교) 강종수 (한국자동차부품연구원) 임재용 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 신뢰성부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.4
수록면
184 - 184 (1page)

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본 연구에서는 자동차 주요 부품의 변형률 이력을 예측하기 위해 측정하기 쉬운 휠포스트렌스듀서의 측정값과 머신 러닝을 이용하였다. 변형률 이력은 피로수명과 잔여수명을 계산하기 위한 중요한 값이다. 이전 연구들[1,2]과 다르게 실차 데이터를 사용하였으며, 직접 변형률을 예측하였다.
변형률 이력을 예측하기 위해 8 종류의 성능시험장에서 자동차를 운전하며 변형률과 휠포스트렌스듀서의 값을 측정하였다. 예측을 위해 ANN 과 LSTM 두 가지 신경망이 사용되었다. 그 결과 LSTM 이 더 높은 예측 정확도를 보여주었다. 또한 ... 전체 초록 보기

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