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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
차현수 (서울대학교) 김자유 (서울대학교) 이경수 (서울대학교) 박재용 (현대자동차)
저널정보
한국자동차안전학회 자동차안전학회지 자동차안전학회지 제13권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
33 - 38 (6page)

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This paper presents a comparative study between the parameter-optimized Pacejka model and artificial neural network model for the tire force estimation. The two different approaches are investigated and compared in this study. First, offline optimization is conducted based on Pacejka Magic Formula model to determine the proper parameter set for the minimization of tire force error between the model and test data set. Second, deep neural network model is used to fit the model to the tire test data set. The actual tire forces are measured using MTS Flat-Track test platform and the measurements are used as the reference tire data set. The focus of this study is on the applicability of machine learning technique to tire force estimation. It is shown via the regression results that the deep neural network model is more effective in describing the tire force than the parameter-optimized Pacejka model.
#Tire force estimation(타이어 힘 추정) #Tire model(타이어 모델) #Artificial neural network(인공 신경망)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 타이어 모델 기반 타이어 특성 모사
3. 인공 신경망을 이용한 타이어 특성 모사
4. 추정 결과 및 비교
5. 결론
참고문헌

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