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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이동기 (에스브이디) 김용대 (현대자동차)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2022년 학술대회
발행연도
2022.11
수록면
1,138 - 1,142 (5page)

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An automated NVH performance prediction program using vehicle system analysis data was developed. The basic structure of the template-based system performance database for each vehicle type has been completed. By analyzing the various system performance of the vehicle FE model, the results were automatically generated, and the working time was dramatically reduced through automation linked with FEGate. In conjunction with FEGate, the FBS analysis and analysis process was fully automated. It performs the same analysis work in less than 10% of the time compared to Nastran FBA. A function for performance target guide of the vehicle system was developed along with statistical analysis function and design variable sensitivity analysis function. The deep learning prediction function of vehicle system performance is implemented, so it is possible to create an AI learning model using the learning data obtained through FBS analysis for various system variations and predict vehicle performance using this.
#NVH 시스템 성능 #FBS #딥러닝(Deep Learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 개발 내용
3. 결론
참고문헌

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