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A Study on the Development and Verification of a Ride Comfort Evaluation Model Using Deep Neural Networks
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초록
영어
Ride comfort is a key factor in vehicle performance, yet traditional evaluations often rely on subjective methods, leading to inconsistencies. This study presents a deep neural network (DNN)-based model trained on real-world driving data to objectively assess ride comfort. The model’s accuracy is validated using RMS, VDV, and Crest Factor based on ISO 2631. Results show that the DNN effectively captures nonlinear vibration characteristics and offers reliable predictions. This highlights the potential of AI in improving ride comfort assessment.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 방법
2.1 데이터 수집 및 전처리
2.2 심층 신경망 모 델 설계
2.3 진동평가
3. 실험 결과 및 분석
3.1 승차감 평가
3.2 성능 평가 및 비교
4. 결론
References
1. 서론
2. 연구 방법
2.1 데이터 수집 및 전처리
2.2 심층 신경망 모 델 설계
2.3 진동평가
3. 실험 결과 및 분석
3.1 승차감 평가
3.2 성능 평가 및 비교
4. 결론
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