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머신러닝을 이용한 초기 설계 단계에서의 추진 축계 비틀림 진동 추정

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Abstract
추진 축계 비틀림 진동은 미분방정식의 풀이를 통해 해석이 되어왔다. 전통적인 방법으로 방진 대책을 선정하기 위한 과정은 사람이 여러 조건의 케이스 스터디를 통해 최적화하는 것으로, 여러 단계에서 사람의 판단이 개입된다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하고 객관적인 지표를 이용하여 사람의 주관을 배제하게 되면 효율적인 방진 대책 선정에 도움이 된다.
본 연구에서는 머신러닝의 회귀분석 방법을 사용하여 비틀림 진동 해석 결과를 유추할 수 있는 방법을 찾아보았다. 이 과정에서 비틀림 진동 해석의 주요 인자들을 몇 개의 핵심 인자들로 간소화하고, 인자 간의 상관 관계를 추정하는 회귀식을 확인하였다. 추정된 고유진동수와 최대 응답은 비틀림 방진 대책의 종류에 따라 유사도에 차이가 있으며 댐퍼가 적용되지 않은 경우 비교적 높은 유사도를 확인하였다.
본 논문에 제시된 방법을 통해 프로젝트 초기 설계 단계에서 비틀림 진동 양상을 추정하고 방진 사양을 조기에 선정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Author(s)
조영준
Issued Date
2022
Awarded Date
2022-02
Type
dissertation
Keyword
추진축계비틀림 진동머신러닝회귀torsional vibrationmachine learningregression
URI
https://oak.ulsan.ac.kr/handle/2021.oak/9750
http://ulsan.dcollection.net/common/orgView/200000604566
Alternative Author(s)
YUNGJOON JO
Affiliation
울산대학교
Department
산업대학원 자동차선박기술전공
Advisor
오민재
Degree
Master
Publisher
울산대학교 산업대학원 자동차선박기술전공
Language
kor
Rights
울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호 받습니다.
Appears in Collections:
Industry > E-Vehicle Technology
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