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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 2006년 춘계학술대회 논문집 Vol. II
발행연도
2006.6
수록면
1,031 - 1,036 (6page)

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Tire is complicated structure which should satisfy with durability, handling, wear, ride and etc. But, most of tire optimum design theories can not satisfy with all of these performances simultaneously, and make optimum design with only two or three items out of performances listed above. After initial concept design to satisfy some of desired objective performances, designers should modify initial concept design to improve other performances. So, it is necessary to monitor initial performance as modifying initial design variables. In this paper, to monitor tire performances, we report performance estimation tools applied artificial neural networks using learning data from orthogonal array.
#Tire(타이어) #Artificial Neural Networks(인공신경회로망) #Orthogonal Array(직교배열표) #Finite Element Method(유한요소법) #Performance Estimation(성능예측)

목차

Abstract
1. 서론
2. 타이어 성능예측 Parameter 구성
3. 직교 배열표를 이용한 신경망 학습 Data 생성
4. 신경회로망에 의한 성능예측 Tool 구성
5. 성능예측 결과
6. 결론
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