• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.4751-4755
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• 2011

본 연구는 자동차용 시트 Back frame 내부에 설치하여 탑승자의 등부분을 지지하며 편안한 승차감을 제공하는 시트용 서스펜션 시스템에 대한 연구이다. 운전자의 등 전체를 고르게 지지하는 구조로 설계하고 시트 백 프레임과 플라스틱 서스펜션의 조립을 효과적으로 할 수 있는 구조로 개발 하고자 한다. 서스펜션 단품은 운전자의 체압 분포를 고려하여 설계하고 시뮬레이션 해석에 있어서는 실제 모델과 같은 크기를 가지고 하였다. 플라스틱 서스펜션의 해석결과가 실제 측정값에 근접함을 확인하였으며 기존 Wire Type에 비해 양호한 체압분포를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1091-1097
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• 2011

본 논문은 자동차용 시트의 내부에 설치되어 탑승자의 등 부위를 지지하여 편안한 승차감을 제공하는 자동차용 시트의 플라스틱 서스펜션 어셈블리 개발에 관한 것이다. 운전자의 허리를 균등하게 지지하여 주는 구조를 갖도록 설계하고 시트 백 프레임과 플라스틱 서스펜션이 원활하게 조합될 수 있는 구조로 개발하고자 한다. 체압 분포 특성을 고려하여 서스펜션의 단품을 설계하고 기능성을 평가하였다. 또한 실제와 동일한 사이즈의 서스펜션을 모델링하고 구조해석을 수행하였다. 기존 스프링 서스펜션과 새로 개발된 플라스틱 서스펜션의 해석결과 및 실제 측정값이 유사함을 확인하고 최적의 해석 및 설계를 확립하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.504-509
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• 2012

본 자동차 서스펜션 매트는 자동차 시트 백 프레임에 장착되며, 탑승자의 등 부위에 가해지는 압력을 시트서스펜션 매트로 받쳐줌으로써 압력이 집중되는 것을 방지하여 운전시 피로감을 최소화하고, 안락감을 증대할 수 있는 역할을 한다. 본 연구에서는 플라스틱 재질로 개발된 서스펜션 매트를 3D 모델링 하고, 진동 및 피로해석을 수행하였다. 해석 결과 플라스틱 서스펜션 매트의 고유 진동수는 30 Hz, 수명은 $10^6$ Cycle, 안전계수는 1.6055의 해석 결과를 얻었다. 이러한 해석적 기법을 활용하면 시트 설계 부분에서 그 개발 시간 및 평가 비용을 절감할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.110-115
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• 2010

This paper studies the vibration characteristics of a vehicle seat on several driving conditions. Modal test for a vehicle seat is conducted for the three different boundary conditions: on the rigid jig, BIW and the full vehicle. In driving on various road conditions and speeds, vibration level is measured at several locations including seat mounting and seat-back. The vibration pattern for each driving condition is found where the suspension mode and the 1st bending and torsion modes of the seat make the major contribution on it.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.414-419
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• 1994

In recent years, there has been an increasing intest in control of active automotive suspension systems with a goal of improving the ride comfort and safety. Many approaches for these purposes have used linearized models of the suspension's dynamics, allowing the use of linear control theory. However, the linearized model does not well descriibe the actual system behavior which is inherently nonlinear. The object of this study is to develop a neuro controlled active suspension for the ride quality improvement. After obtaining active control law using optimal control theory, we use the artificial neural network to train the neuro controller to learn the relation of road input and control force. Form the numerical results, we found that back propagation learning does show good pattern matching and vertical acceleration of the driver's seat and sprung mass.