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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 632 - 636 (5page)
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The axle dust cover perform a role in blocking braking heat and contaminants from outside between the disc and suspension system. The traditional process for durability analysis of axle dust cover is time-consuming due to the need for cooperation between the design and analysis team. To enable designers to perform analysis independently without cooperation with the analysis team, we developed an automated analysis and durability index prediction program using machine learning. The program integrates ALTAIR's SimLab for automated analysis and a Python-based random forest algorithm for durability index prediction. This approach led to a 55% reduction in design confirmation time, significantly improving work efficiency. It also helped designers improve their design capabilities. In this paper, I would like to explain the procedure for developing the automation prediction program and the actual evaluation of prediction performance.
목차
Abstract
1. 서론
2. 내구지수 예측 자동화 프로그램 개발
3. 결론
References
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