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본 프로젝트는 베어링의 진동 데이터를 기반으로 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 베어링 상태를 실시간으로 진단하는 기술 개발을 목표로 한다.

본 프로젝트는 연료전지 전기차(FCEV)의 파워트레인 설계 변수(기어비, 천이전력)를 대상으로, 인공지능 기반 예측 모델과 다목적 유전 알고리즘(NSGA-II)을 활용하여 수소 소비량과 가속 성능을 동시에 최적화하는 MATLAB 기반 시스템입니다.