메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한서희 (부산대학교) 안창선 (부산대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2021.6
수록면
1,053 - 1,054 (2page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
전기 자동차의 주행거리 증가를 위해 차량 열관리에서 다양한 연구들이 시행되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 중 DQN(Deep Q-Network)을 이용한 차량용 에어컨 제어 시스템을 제안한다. 본 연구에서 상태(State)는 차량 내부 온도와 인테리어 온도, 응축기 벽을 통과하는 공기의 온도, 차량의 주행 속도로 두었다. 학습 에이전트의 행동(Action)은 에어컨 압축기의 회전속도와 블로어를 통과하는 공기 유량이다. 보상(Reward)은 차량의 온도 오차와 압축기와 블로어에서 사용하는 전력을 이용하여 계산하였다. 강화학습 중에서도 DQN은 이산화 된 행동을 가지게 된다. 본 학습에서는 24개의 행동을 사용하였다. 압축기의 회전속도를 2000RPM부터 7000RPM까지 1000RPM 단위로 이산화 하고, 블로어를 통과하는 공기의 유량은 240SCFM(Standard Cubic Feet per Minute)부터 300SCFM을 20SCFM단위로 이산화 하였다.
Fig.1은 ... 전체 초록 보기

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0