• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.34-39
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• 1995

최근 승용차의 급격한 수요증가와 더불어 차량의 승차감 개선에 많은 관심이 집중되면서, 저진동 저소음 차량에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구의 일부로서, 수치해석법 및 진동실험에 의하여 복잡한 전체 구조물을 해석할 경우, 계산기의 기억용량, 계산시간, 비용이 많이 들게 되고, 한번 해석을 행한 구조물을 부분적으로 변경할지라도 전체의 계산을 다시 수행해야만 한다. 그래서, 복잡한 전체 구조물을 몇 개의 부분구조물로 나누어, 분계의 특성에 맞게 각기 수치해석법이나 모달실험을 적용한 후, 다시 합성하는 방법이 제시되었는데, 이것이 부분구조합성법이다. 이 방법을 사용하면, 유한요소 모델링이 쉬운 분계와 실험이 쉬운 분계를 서로 구분하여 각기 해석한 후 합성함으로써, 각 분계의 특성에 맞는 효율적인 해석을 수행할 수가 있다. 지금까지의 연구를 살펴보면, 유한요소해석에 의한 모드합성법에서는 Hurty가 구속모드법을 제안한 이래, 불구속모드법, 주종계법 등 많은 연구가 있었으나, 실험모달해석을 병행할 경우에는 결합부에서의 회전자유도의 처리문제, 특성 행렬의 동정문제, 많은 절점으로부터 데이타를 얻어야 하는 등의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 개선시켜서 Hermanski등은 회전자유도가 보간된 모드합성법(interpolated mode synthesis, IMS)을 연구하여, 적은 실험데이타만을 사용하면서 단순지지 보에 적용함으로써 타당성을 입증하였다. 한편, 차체는 복잡한 부분구조물들로 이루어져 있으므로, 본 연구에서는 유한요소모델링의 용이함, 실험의 간편성, 계산의 효율성등을 추구하며, 실험과 유한요소해석을 병행한 부분구조합성법을 차량의 BIW(body in white)에 적용하는 방법을 연구하게 되었다. 그 기본연구로서 실험과 유한요소해석을 병행하여 회전자유도를 보간하는 방법을 먼저 단순한 판구조물에 적용을 하고, 나아가 실제 BIW를 축소하여 자체 제작한 모형차에 적용시켜 보았다.물은 분계 A(16개의 사각요소)와 분계 B(8개의 사각요소)로 이루어져 있으며 두개의 스프링으로 결합되어 있다. 설계변수는 강성에 국한하였으며 결합부의 결합형태는 탄성결합과 강결합으로 하였다. 감도해석과 축소임피던스 합성법에 의해 구해진 고유진동수와 FRF를 상용 유한 요소 해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 통하여 검증하여 이 연구의 타당성을 검토하였다.인풋기어에서의 회전수 변동을 측정하고, 이 실험 데이타를 기초로 하여 엔진 토크 및 변속기에서의 드래그 토크를 계산하여 엔진-변속기 인풋기어의 반한정계 2자유도 진동모델과 비틀림 특성을 가진 클러치 디스크의 프리댐퍼 영역에 대해 시뮬레이션을 수행하여 클러치 비틀림 기구의 설계인자인 비틀림 강성, 히스테리시스 토크에 따른 비틀림 진동 저감 효과를 연구하고자 한다.성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field and the maximum relaxivity value. Th

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.327-333
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• 2019

차량의 변속기어가 체결된 주행 상태에서 가속페달을 방치하는 경우 연료차단 주행이 시작된다. 적극적인 연료차단 주행을 활용하면 차량 연비가 개선된다. 본 연구에서는 차량의 속도, 가속도, 도로구배를 입력데이터로 사용하여 연료차단 주행 여부를 예측할 수 있는 딥러닝 기법을 제안하였다. 약 12km 정도의 도로주행을 통해 측정한 9600개의 데이터에 은닉층 3~10개, 매개변수 10~20개의 딥러닝 연산법을 적용하여 연료차단 주행여부를 예측하였다. 연산 결과, 렐루함수를 활성화함수로 적용하고 은닉층 7개, 매개변수 10개인 경우 정확도 84.5% 수준으로 예측할 수 있었다. 입력데이터인 속도, 가속도, 도로구배의 변화율이 연료소모율 데이터의 변화율에 비해 큰 것이 오차의 원인으로 판단된다. 따라서 입력데이터 정규화 과정을 통해 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 특징은 차량의 연료분사 인젝터나 OBD 데이터를 사용하지 않고 GPS 등에서 쉽게 측정할 수 있는 데이터에 딥러닝을 적용한 방식이다. 또한 연산량이 적어 본 연구에서 제안한 방식으로 친환경 경제운전에 적용하기 용이할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.207-213
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• 2019

대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.