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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      신경망 구성에 따른 신경망 부싱모델의 성능비교

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      https://www.riss.kr/link?id=A82360887

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      In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. A MTS 3-axes test machine is used to obtain the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of 'NARMAX' form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model. Performances according to the neural network structure are compared.
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      In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. A MTS 3-axes test machine is used to obtain the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop...

      In this paper, a blackbox approach is carried out to model the nonlinear dynamic bushing model. A MTS 3-axes test machine is used to obtain the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop an empirical bushing model with an artificial neural network. Since the output for a dynamic system depends on the histories of inputs and outputs, Narendra's algorithm of 'NARMAX' form is employed in the neural network bushing module. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model. Performances according to the neural network structure are compared.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 부싱특성시험
      • 3. 신경망 부싱모델
      • 4. 신경망 구성에 따른 신경망성능
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 부싱특성시험
      • 3. 신경망 부싱모델
      • 4. 신경망 구성에 따른 신경망성능
      • 5. 결론
      • 참고문헌
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