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저자정보
김시우 (교통안전공단) 심소정 (교통안전공단) 정충민 (성균관대학교) 김배영 (성균관대학교) 서명원 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회
발행연도
2012.5
수록면
1,212 - 1,218 (7page)

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Normally when the test performed according to regulations or test protocols, there were impossible to same test conditions because test engineers and test equipments were different. The relevant regulations allow for such tolerance, and thus tests are conducted with an appropriate margin of test conditions. The tolerance is very important in determining whether the results is appropriate or not, if the result of the test will vary depending on the tolerance of test conditions. In particular, for tests with BioRID Ⅱ, in which dummy models are used to measure and assess whiplash injury of occupants in low-speed rear-end collision, test engineer must be cautious with the tolerances, because the BioRID Ⅱ dummy model has not yet been completely verified. This purpose of this study is to propose a methodology, which is to find an appropriate tolerances in test conditions for using artificial neural network(ANN) using BioRID Ⅱ. As it is difficult to completely reproduce the conditions of a test, suggest the following method, in which the results for the deviation of test results are measured by using an design of experiment and the artificial neural network method, and the tolerance of test conditions is determined to reduce such deviation. With this approach using ANN, it is possible to find an optimum tolerances in test conditions efficiently case of whiplash test protocol in KNCAP(Korea New Car Assessment Program).
#Artificial neural network(인공신경망) #Design of Experiment(실험계획법) #BioRIDⅡ(후방추돌용 인체모형) #Coefficient of variation(변동계수) #Whiplash injury(편타성 목상해)

목차

Abstract
1. 서론
2. 인공신경망 이론을 이용한 시험방법 개선 방안 연구
3. 시험방법 개선 제안
4. 결론
후기
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