메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박찬수 (한국과학기술원) 김경곤 (한국과학기술원) 김우영 (한국과학기술원) 전지연 (한국조선해양) 전미연 (한국조선해양) 배충식 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제29권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
751 - 763 (13page)
DOI
10.7467/KSAE.2021.29.8.751

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

CNG-디젤 이종연료 엔진에서 학습 조건이 엔진 블록 진동을 이용한 실린더 내부압력 예측 DNN 모델의 정확성에 미치는 영향
박찬수 ,  김경곤 ,  김우영 외 3명 한국자동차공학회논문집 2021.08 학술저널
학습 조건이 엔진 블록 진동 기반 실린더 내부압력 예측 딥러닝 모델의 정확성에 미치는 영향
박찬수 ,  김경곤 ,  김우영 외 3명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
A deep neural network(DNN) model was developed in order to predict in-cylinder pressure. Engine block vibration signal and in-cylinder pressure measured by accelerometer and pressure transducer were used as the input and output of the model, respectively. The test engine was a single cylinder compressed natural gas-diesel(CNG-diesel) dual fuel compression ignition engine. In order to evaluate the effect of training conditions on the accuracy of the model, CNG substitution ratio, diesel injection timing, and intake air pressure were changed while maintaining an engine load of 0.6 ㎫. Test conditions were composed of unseen engine conditions in the training conditions to avoid overfitting problems. Basically, the coefficient of determination(R²) between the predicted and measured in-cylinder pressure trace was used as an indicator of the model performance. Peak in-cylinder pressure was also included in the analysis. The results showed different prediction accuracies depending on the different intake air pressure and statistically biased test conditions compared to the training conditions.
#Effect of training condition(학습조건의 영향) #CNG-diesel dual-fuel engine(천연가스-디젤 이중연료 엔진) #Deep neural network(딥 뉴런 네트워크) #Engine block vibration(엔진 블록 진동) #In-cylinder pressure prediction(실린더 내부 압력 예측) #Accelerometer(가속도센서)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험 장치 및 DNN 모델
3. 실험 조건
4. 실험 결과
5. 결론
References

참고문헌 (3)

참고문헌 신청
박현욱 / 2018 / 부분 예혼합압축착화 엔진 저부하 운전영역에서의 디젤 분사전략 / 한국자동차공학회 논문집 26(3):295~303 dbpia A. Singh / 2016 / Analysis of Various NVH Sources of a Combustion Engine / Technical Bulletin 10(1-2):29~37 google schola 윤마루 / 2002 / S.I.엔진 모델링을 위한 신경회로망 기반의 시스템 식별에 관한 연구 / 한국자동차공학회 논문집 10(5):29~34 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

진동신호를 이용한 CNG-디젤 이종연료 엔진 연소압력 예측 DNN 모델에서 천연가스 대체율 및 디젤 분사시기가 예측 정확도에 미치는 영향
김경곤 ,  박찬수 ,  김우영 외 3명 한국자동차공학회논문집 2021 .10
DNN과 LSTM 활용한 일일 전력수요모델 개발 및 예측
김영수 ,  박호정 한국기후변화학회지 2021 .06
디젤-천연가스 이종연료 예혼합압축착화 엔진에서 디젤 2단 분사를 통한 연소 개선
김현수 ,  김우영 ,  배충식 한국자동차공학회논문집 2021 .05
1리터급 가시화 압축착화 엔진을 이용한 천연가스/디젤 이종연료 예혼합압축착화 연소 과정 및 배기 배출 특성 분석
김우영 ,  김현수 ,  배충식 한국자동차공학회논문집 2021 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-556-001875639