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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.8
- 수록면
- 337 - 345 (9page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2022.32.4.337
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To predict the loosening state of a ehicle wheel nuts, a prediction algorithm featuring a 1-D convolutional neural network (CNN) has been proposed. After the acceleration of unsprung mass is measured, a feature matrix is obtained. Based on the feature matrix, the training stage of the 1-D CNN is conducted. Then, it is implemented using MATLAB/Simulink post data preprocessing, learning, and verification. To evaluate the prediction performance of the proposed model, we compared it with a 2-D CNN model. In addition, the robustness of the 1-D CNN model under various types of sensor noise has been analyzed.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 본론
3. 결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Oh, H. and Yoon, B., 2016, Research Trend of PHM Technology for Data Characteristic Factor Extraction, Journal of the KSME, Vol. 56, No. 11, pp. 32~36.
Tsui, K. L., Chen, N., Zhou, Q., Hai, Y. and Wang, W., 2015, Prognostics and Health Management: A Review on Data Driven Approaches, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 25, Article No. 793161.
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