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문제 정의
- 범프 모양을 바꾸어서 시뮬레 이 션 시킴으로써 신경망 부싱 모델의 유용성을 살펴보고자 하였다. 범프의 모양은 Fig.
- 본 논문에서는 부싱의 히스테 리 시 스를 잘 반영하고 주파수 및 변위의 비선형성을 모두 고려할 수 있는 인공신경망 부 싱 모델을 현재 차량 동역 학 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 프로그램인 ADAMS에서 사용 가능하도록 개발하였다. MATLAB, )을 이 용 하여 신경망 알고리즘을 구성하고 학습시켰으며, Simulink를 이용하여 ADAMS와 연결시켰다.
- 본 논문에서는 신경 망이 론을 적용하여 부싱의 변위에 대한 힘을 예측할 수 있는 부싱 모델을 개발하였다. 신경망 알고리즘을 위한 입력을 얻기 위해 MTS 내구시험기를 이용하여 부싱의 축방향과 반경 방향의 힘과 변위와의 관계를 주파수 및 진폭별로 시험하였고, 랜덤가진에 대한 시험도 행하였다.
- 본 연구에서 개발한 부싱 모델을 전체 차량(11 car) 모델에 적용하여 유용성을 보이고자 한다. Fig.
- 본 연구의 결고는 ADAMS에서 제공하고 있지 않은 신경망 부싱 모델을 이용할 수 있는 알고리즘을 소개하고 있다. 신경망 모델의 장점은 기존 부싱 모 델이 제공할 수 없는 비선형 특성 및 히스테리시스 특성을 반영하여 시뮬레이션을 할 수 있다는 점 이 며, 주요 단점으로는 일반 차량 설계에서 할 수 있는 부싱 강성 설계 등을 할 수 없다는 점이다.
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