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저자정보
배승환 (순천향대학교) 한동운 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 조한준 (현대자동차) 김상원 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
859 - 862 (4page)

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In this paper, we implemented a network that predicts the vibration value of the driver’s seat, which is the vibration value of riding comfort. The input feature used to predict the ride comfort transfer function uses a total of 15 factors, x, y, and z axes, respectively, for the vibration values of the four wheels and the engine vibration. The target value is the vibration value of the x and z axis of the driver’s seat. Through the following characteristic factors, we could experimentally find out that prediction through learning is possible even with the method using the deep learning technique, which is beyond the existing analysis method through mechanical modeling. In addition, network evaluation and verification were performed based on the degree of similarity of the comparison graph between the MSE and the actual result at the time of prediction, and the network with a deep design of the MLP showed the best performance through experiments on various network configurations.
#Deep Learning(딥러닝) #FFT(고속 푸리에 변환) #Fully Connected layer(전결합 계층) #MLP(다층 퍼셉트론) #Ride Comfort Vibration(승차감 진동) #Regression(회귀)

목차

Abstract
1. 서론
2. Data Overview
3. Method
4. 학습 방법 및 결과 비교 분석
5. 결론
References

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