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한동운 (순천향대학교) 배승환 (순천향대학교) 박성근 (순천향대학교) 김상원 (현대자동차) 조한준 (현대자동차)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2020년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2020.11
수록면
863 - 866 (4page)

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In this study, we propose a method to predict the vibration values of the floor area and the steering area by using vibration data for each area of the vehicle"s knuckle, engine, and back for deep learning. Numerical prediction methods using existing computer simulations also exist, but they have the disadvantage of taking a lot of time to analyze data and predict numbers. In this experiment, the use of deep learning reduces unnecessary man-hours and overcomes the shortcomings that take a lot of time. For deep learning training, MLP and LSTM models, one of the types of deep learning models, are used according to the data characteristics of the target feature, and the difference between the predicted value and the actual value is used as an evaluation index using test data not used for training. Use to verify.
#Deep learning(딥러닝) #Multi-Layer Perceptron(다층 퍼셉트론) #Long Short-Term Memory(장단기 메모리) #Vehicle Vibration(차량 진동) #Regression(회귀)

목차

Abstract
1. 서론
2. 진동 예측 모델 학습 방법
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

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