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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신용상 (서강대학교) 은효준 (서강대학교) 추용주 (자동차부품연구원) 이승엽 (서강대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2018년도 학술대회
발행연도
2018.12
수록면
3,076 - 3,080 (5page)

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Safety regulations and environmental constraints on the automobile industry have been severe for years. Especially, it becomes important to develop a lightweight and reliable automotive body due to fuel economy and safety problem. There have been various methods for the optimal design of the reliable automotive body. However, the non-linear behavior of automotive-body in vehicle crashes makes difficult to accurately predict its deformation mode. In this study, pattern recognition and machine learning techniques are used for an novel optimization design of the automotive body. A large-scale data are classified by cluster analysis to find the desirable deformation mode with roof crush condition using simple body model. And then, the optimization is performed not only in the maximum load and total mass, but also in the deformation mode.
#Pattern recognition(패턴인식) #Machine Learning(머신러닝) #Vehicle(차량) #Optimum design(최적설계)

목차

Abstract
1. 서론
2. Modeling and Analysis
3. Pattern recognition
4. Optimization
5. Conclusion
참고문헌

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