| 연구목표 |
o 최종목표 자동차 도로소음의 능동 저감 기술로 개발된 기존 RANC(Road ANC)의 소음 저감 성능이 차속과 노면종류에 따라 저하되거나 불안정해지는 현상이 있고, 이를 해결하기 위해서는 차속/노면 종류에 따라 제어 상태를 변경하는 다중 상태 RANC 알고리즘 개발이 필요함. 다양한 종류의 노면에 대한 차속별 진동/소음 데이터를 취득 분석하고, 진동... |
| 연구내용 |
o 연구개발 내용 - 자동차 차속, 노면별 진동/소음 데이터 기반 빅데이터 처리 기술 > 진동/소음 데이터 DB 설계 > 차속/노면별 진동/소음 데이터 취득 > 차속/노면별 진동/소음 데이터 특징 정의 및 특징 분류 방안 개발 > 특징 추출 처리 기술 개발 - 자동차 ... |
| 기대효과 |
o 기존에 해결하지 못했던 자동차의 주행 상태에 따른 소음의 저감 성능의 저하 또는 불안정성 문제를 빅데이터, 딥러닝 기술을 활용 해결함으로서 기존 단일 상태에 대한 ANC 기술에서의 성능 문제를 극복하여 다양한 상태에 대응할 수 있는 지능형 ANC 기술과 제품이 확보 될 수 있음.o 기술적 측면 - 다양한 노면에 대한 진동/소음 신호에 기반을 둔 빅데... |
| 키워드 |
능동소음제어,다중 상태 제어,딥러닝,주행상태 파악,차량 도로소음 |