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남규환 (현대모비스) 강보석 (현대모비스) 박준서 (현대모비스) 서재용 (현대모비스) 김태윤 (현대모비스)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2024 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2024.6
수록면
203 - 209 (7page)

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With the recent elongation of the wheelbase in automobiles, the adoption of Rear Wheel Steering(RWS) systems has commenced. The improvement of RWS performance highlights the importance of estimating rear rack force. This study focuses on using data to predict rear rack force. Acceleration data measured from actual vehicles undergo feature extraction via Convolutional Neural Networks(CNNs), while displacement data undergoes the same process through Long Short-Term Memory(LSTM) networks. The integration of these features enables the prediction of rack force. In the case of a single output problem, learning did not occur, whereas for two of more output problems, learning took place. This resulted in an increase in input data information while maintaining the sampling of prediction values, leading to improved accuracy. Thus, the predicted rack force is expected to serve as a soft sensor, aiding in assessing the performance of RWS.
#Rear Rack Force(후륜 랙 추력) #Multi modal(멀티모달) #Multi Output Regression(다수 예측 회귀 모델) #Multi Encoder CNN(멀티 엔코더 CNN) #Rear Wheel Steering(후륜 조향 장치)

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터 설명 및 전처리
3. 제안 모델
4. 결과
4. 결론
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