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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 2003년 춘계학술대회논문집 2호
발행연도
2003.5
수록면
608 - 613 (6page)

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Recently, virtual engineering technologies using computer have been rapidly developed in the development process of vehicles. According to this trend, for performing of an accurate computer simulation, modeling technique has been a very important part. In the field of vehicle motion analysis or vibration analysis, it is very important to develop precise models of force elements, which has nonlinear and dynamic characteristics simultaneously. Suspension bushes, shock absorber, engine/transmission mounts, tire are the force elements showing those characteristics. In this paper, a modeling technique which uses neural network algorithm has been studied. Neural network can model the model's characteristics using the idea of repetitive learning. For applying neural network in modeling of force elements, G-bush of lower control arm has been used in this research. A real driving condition of G-bush was considered during test. And as the modeling algorithms, optimal design algorithms are implemented for repetitive training.

목차

ABSTRACT

1.서론

2.신경망을 이용한 모델링

3.비선형동특성규명시험

4.모델링 결과 및 검증

5.결론

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