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초록·키워드
차량 시스템의 수학적 모델을 기반으로 한 시뮬레이션을 수행하면 효과적으로 시스템을 분석하고 제어 시스템을 구축할 수 있다. 하지만 시스템이 복잡하여 수학적 모델링을 수행하기 어려운 경우나 기구축된 시뮬레이터의 연산 소요 시간이 길 때 시뮬레이션을 통한 시스템 분석에 어려움이 발생하게 된다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 차량 열관리 데이터를 활용하여 차량의 열관리 시스템을 모사할 수 있는 순환 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공조 제어 인자와 차량 내/외부 열적 환경인자를 입력으로 사용하며 그에 대한 반응으로 증발기(Evaporator)의 출구 온도를 출력한다. 순환 신경망의 대표적인 모델인 LSTM 알고리즘을 이용하여 모델을 설계하였고 이는 Fig. 1과 같은 구조를 가진다. 실험을 위해 Dymola 시뮬레이터 ... 전체 초록 보기
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