본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

인공신경망 부싱모델을 사용한 전차량 동역학 시뮬레이션
Vehicle Dynamic Simulation Using the Neural Network Bushing Model

손정현   (부경대학교 기계공학부UU0000598  ); 강태호   (부경대학교 대학UU0000598  ); 백운경   (부경대학교 기계공학부UU0000598  );
  • 초록

    In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. One-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algorithm is used to obtain the weighting factor of the neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of 'NARMAX' form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model.


  • 주제어

    부싱 .   인공신경망 .   차량동역학 .   내구성시험 .   컴퓨터 시뮬레이션.  

  • 참고문헌 (11)

    1. Empirical Closed Loop Modeling of a Suspension System Using Neural Network , I.Y.Kim;K.T.Chong;T.S.No;D.P.Hong , KSPE / v.14,pp.29-38,
         
    2. M.D.I. , ADAMS Version 8.0 User's Guide / v.,pp.,
    3. R.C.Dorf , Control Analysis and MATLAB and Simulink Application / v.,pp.,
    4. Development of CAE Tools for Vehicle Suspension Design (I) - Development of a Bushing Module , Y.C.Choi;K.S.Kim;W.S.Yoo;O.J.Kim , Transactions of KSAE / v.6,pp.31-39,
    5. CADSI , DADS Revision 8.0 User's Manual / v.,pp.,
    6. Modeling of Shock Absorber Behavior using Artificial Neural Networks , J.W.Fash , SAE 940248 / v.,pp.,
    7. Identification and Control of Dynamic System Using Neural Networks , K.S.Narendra;K.Pathasarathy , IEEE Transactions on Neural Networks / v.1,pp.4-27,
    8. A Model for Nonlinear Viscoelastic Coupled Mode Response of an Elastomeric Bushings , S.B.Lee;A.Wineman , Int. J. of Non-Linear Mechanics / v.35,pp.177-199,
    9. Empirical Bushing Model using Artificial Neural Network , J.H.Sohn;W.S.Yoo;D.W.Park , Transactions of KSAE / v.11,pp.151-157,
         
    10. Accurate Models for Complex Vehicle Components using Empirical Methods , A.J.Barber , SAE 2000-01-1625 / v.,pp.,
    11. Testing and Characterization of Elastomeric Bushings for Large Deflection Behavior , E.Y.Kuo , SAE 970099 / v.,pp.,

 저자의 다른 논문

  • 손정현 (29)

    1. 2004 "동역학 해석을 위한 고무부싱의 실험적 모델링에 대한 연구" 엘라스토머 = Elastomer 39 (2): 121~130    
    2. 2004 "인공신경망을 이용한 MR댐퍼의 동특성 모델링" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 12 (3): 170~176    
    3. 2005 "Vehicle Dynamic Simulation Including an Artificial Neural Network Bushing Model" Journal of mechanical science and technology 19 (suppl1): 255~264    
    4. 2006 "승용차 현가모듈 설계를 위한 새로운 부싱모델 개발" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 14 (6): 143~150    
    5. 2006 "유전 알고리듬을 이용한 토션빔 현가장치의 기구학적 최적설계" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 14 (1): 25~30    
    6. 2006 "ADAMS와 VisualDOC를 사용한 쇽업쇼버 위치의 최적설계" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 14 (2): 1~8    
    7. 2006 "Bouc-Wen 모델을 이용한 차량동역학 해석용 1축 부싱모델의 개발" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 14 (2): 158~165    
    8. 2007 "Dynamic analysis and design of a high voltage circuit breaker with spring operating mechanism" Journal of mechanical science and technology 21 (12): 2101~2107    
    9. 2007 "효율적인 신경망 부싱모델을 위한 신경망 구성 최적화" 한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers 15 (5): 48~55    
    10. 2008 "Hybrid neural network bushing model for vehicle dynamics simulation" Journal of mechanical science and technology 22 (12): 2365~2374    
  • 강태호 (6)

  • 백운경 (27)

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • NDSL :
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기