As the development of autonomous vehicles becomes realistic, many automobile manufacturers and components producers aim to develop 'completely autonomous driving'. ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) which has been applied in automobile recently, supports the driver in controlling lane maintenance, speed and direction in a single lane based on limited road environment. Although technologies of obstacles avoidance on the obstacle environment have been developed, they concentrates on simple obstacle avoidances, not considering the control of the actual vehicle in the real situation which makes drivers feel unsafe from the sudden change of the wheel and the speed of the vehicle. In order to develop the 'completely autonomous driving' automobile which perceives the surrounding environment by itself and operates, ability of the vehicle should be enhanced in a way human driver does. In this sense, this paper intends to establish a strategy with which autonomous vehicles behave human-friendly based on vehicle dynamics through the reinforcement learning that is based on Q-learning, a type of machine learning. The obstacle avoidance reinforcement learning proceeded in 5 simulations. The reward rule has been set in the experiment so that the car can learn by itself with recurring events, allowing the experiment to have the similar environment to the one when humans drive. Driving Simulator has been used to verify results of the reinforcement learning. The ultimate goal of this study is to enable autonomous vehicles avoid obstacles in a human-friendly way when obstacles appear in their sight, using controlling methods that have previously been learned in various conditions through the reinforcement learning.
고분자 전해질막 연료전지에서 공급 기체의 가습은 연료전지의 효율과 수명 향상 측면에서 필수적이다. 기존의 고분자 전해질막 연료전지의 가습 방법으로 물 분사나 막가습기, 엔탈피 휠 등이 사용되었다. 하지만, 이러한 외부 가습 방법은 시스템 부피를 크게 하고 고출력 구간에서 가습량이 부족한 단점이 있다. 가습 장치의 효율과 전체 연료전지 시스템 효율을 높이려면, 연료전지의 고온다습한 배출기체로부터 열과 수분을 회수할 필요가 있다. 본 연구에서는 연료전지의 고온다습한 배출공기를 재순환하여 공급공기를 1 차로 가습하고 소형의 막가습기로 2 차 가습하는 복합가습에 대한 해석적 연구를 수행하였다. 그리고 최적의 가습 시스템 설계를 위한 새로운 방법을 제안하였다.
Once hot forgings for automotive parts such as wheel bearing flange to which cyclic asymmetric bending stress is continuously applied are produced, it is necessary to control their microstructure to obtain superior mechanical properties. It is however hard to control the microstructure uniformly because the strength is reduced as coarsening of ferrite grains. To investigate the microstructural alteration according to process variables during hot working, the variation of the ferrite grain size was studied by utilizing of the computer aided servo-hydraulic Gleeble tester which is hot deformation behavior reproduction equipment. In addition, the effect of the ferrite grain size of raw material on the austenite grain behavior of hot forgings was also examined. The rolling contact fatigue resistance of the induction hardened SAE 1055 steel was compared with the occasion of the same condition of SAE52100 bearing steel. As a result, it was confirmed that the ferrite grain sizes of the forgings depend on the heating temperature and cooling start temperature during hot forging and cooling processes. The induction hardened SAE1055 steel showed a superior rolling contact fatigue resistance to the induction hardened SAE52100 steel. The reason is that SAE1055 steel is freer from the material defect such as segregation than the comparative steel.
자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.
자동차 휠, 멤버 등의 소재로 사용되는 인장강도 580MPa급 열연강판의 버링성형성을 향상시키기 위하여 강판의 신장 플랜지성(stretch-flangeability)에 대한 미세조직 및 열간압연후 냉각인자의 영향에 대하여 검토하였다. 열간압연후 3단 냉각제어 및 권취온도의 극저온화에 의하여 신장플랜지성이 우수한 페라이트-베이나이트 복합조직강의 제조가 가능하며, 3단 제어냉각에서 강판의 온도를 $Ar_3$ 직하의 페라이트변태역에서 일정 시간 유지하면 페라이트 변태 및 NbC의 석출이 조장됨을 확인하였다. 페라이트-베이나이트 복합조직 열연강판의 우수한 신장플랜지성은 3단 냉각 및 극저온 권취에 의한 등축 페라이트 분율의 증가, 입계 세멘타이트의 미세화 및 구성 상간의 경도차 저하에 의하여 타발공정에서의 미소균열 생성 및 전파가 억제되기 때문인 것으로 판단되었다. 아울러 0.08wt%C-1.5wt%Mn-0.04wt%Nb 성분계를 이용하여 제조된 인장강도 580MPa급 페라이트-베이나이트 복합조직 열연강판은 연신율 22% 이상, 구멍확장율 (신장플랜지성) 90% 이상의 재질특성을 가지며, 버링비 60% 이상의 자동차 휠 디스크에 적용 가능한 것으로 판명되었다.
본 논문은 무인차량 원격 제어 시 실재감과 안전성을 향상시키기 위한 기술 개발 내용을 설명한 것이다. 일반적으로 무인차량 원격 운용 장치의 경우 조이스틱 형태의 장치나 간이 조향 휠로 구성하는 것이 대부분이다. 또한 차량 또는 장비를 직접 운전하는 감성을 구현하거나 현재 주행 상황을 운용 장치로 피드백하지 않기 때문에 사용자 입장에서는 이질감을 느낄수밖에 없었다. 최근 무인화 연구가 활발해짐에 따라, 이질감과 함께 현재의 주행 상황을 운전자에게 피드백하지 않아 발생하는 위험까지 제기되었고, 이러한 문제점을 제거하기 위한 힘반향 햅틱제어 기술의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 기존의 무인차량 운용 장치가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 차량의 주행 상태를 고려한 힘반향 햅틱제어 기술을 제시하였다. 고려되어진 차량 주행 상태는 첫째로 차체 옆미끄럼각(${\beta}$)과 요레이트(${\gamma}$)와 같이 상태변수와 차량 동적 거동을 나타내는 파라미터를 포함하며, 위험 구역 접근, 장애물에 의한 조향 제한 등을 나타낼 수 있는 파라미터를 포함한다. 또한 햅틱제어 기술은 크게 일반 주행 상황, 위험 구역 접근 상황, 장애물에 의한 조향 제한 상황, 제어권 전환 상황 별 알고리즘으로 구성되며, 각 상황 별 천이 과정이 자연스럽도록 알고리즘을 구성하였다. 이러한 알고리즘을 검증하기 위하여 차량동역학 해석 시뮬레이션 툴을 활용, CAN 통신으로 구성된 시뮬레이터 환경을 구축하였으며, 각 상황 별 알고리즘 동작을 평가해봄으로써 실현 가능성 및 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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