As DDI or GDI engine discharges very low heat due to its high thermal efficiency, the heat source is not enough for heating the passenger compartment in cold climate condition. To remedy the heating problem, the conventional HFC-134a automotive air-conditioning system has been attempted to run as a heat pump mode. Futhermore, an auxiliary electric heater of new type was equipped to the heat pump air-conditioning loop as a new approach. Hence, a proto-type heat pump air conditioner has been made and tested to investigate the feasibility of the HFC-134a automobile air-conditioning system that could be worked as a heat pump. The experiment results showed that the sufficient heating capacity could be obtained by adding a heat pump with an new electric type auxiliary heater into the conventional heat core in low temperature condition.
제품수명주기가 짧아지고 고객의 니즈가 다양화되고 있는 글로벌 시장에서 보다 빠른 신제품 설계와 개발을 위해서는 정보시스템의 도움이 필요하다. 본 논문에서는 자동차산업의 경영 스피드 향상을 위한 방안으로 제품에 관한 정보를 전사적으로 통합하는 Enterprise-BOM의 기본모델을 제시하였다. 여기에는 세가지 BOM의 종류를 포함하며, 내부 주요 데이터 구조설계를 진행하여 전사 일원화 관리를 지원할 수 있도록 자동차 산업의 차종, 등급, 옵션, 색사양 주문 사양 등의 주요 속성에 대한 데이터를 체계화하였다. 이를 통해 사양변화와 개발변경이 빈번한 환경하에서 신속하고 유연성 있는 개발이 가능할 것이다.
This study used the Deep Learning models used in previous studies, we selected the basic model. The selected model was selected as ZFNet among ZFNet, Googlenet and ResNet, and the object was detected using a ZFNet based FRCNN. In order to reduce the detection error rate of FRCNN, location of four types of objects detected inside the image was designed by SVM classifier and location-based filtering was applied. As simulation results, it showed similar performance to the lane marking classification method with conventional 경계 detection, with an average accuracy of about 88.8%. In addition, studies using the Linear-parabolic Model showed a processing speed of 165.65ms with a minimum resolution of 600 × 800, but in this study, the resolution was treated at about 33ms with an input resolution image of 1280 × 960, so it was possible to classify lane marking at a faster rate than the previous study by CNN-based End to End method.
본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
우리의 자동차공업수준은 아직도 내수시장기반이 극히 취약하고 제조기술, 부품조달, 제조설비부문에서 선진자동차공업국에 대한 의존도가 높고 자동차공업과 관련된 주변여건 변화에 깊은 관련성, 선진자동차공업국의 우리나라 자동차공업에 대한 경계심, 자동차 수출시장의 정책변화, 세계각국의 보호무역주의와 관련한 우리나라 시장 개방압력 등이 한국 자동차공업의 성패에 밀접한 관련성을 내포하고 있어 우리나라 자동차공업이 지속적인 수출산업으로 성장하기 위해서는 새로운 발전방안이 강구되어야 할 시점에 있다고 볼 수 있다.
In automotive industry, light weight vehicle is one of issues because of air pollution. Therefore, automotive manufacturers have tried to apply light materials such as aluminum to car body. Welding aluminum using laser has some advantages good weld quality and high productivity. In this study, light emission which is generated in aluminum 6k21 welding with laser is measured using photodiodes. Analysis of relationship between sensor signals of welding variables and formation of keyhole and plasma is performed.
Zinc coated steel sheets have been widely used in automotive industry. High power laser welding has been used as an excellent welding means for thin sheets. The welding residual stress, which was brought in laser welding, causes making weak the mechanical strength. The purpose of this study is to get the residual stress distribution in various laser welding condition by FEM and verify the results by X-Ray diffraction. Welding residual stresses have been calculated by thermal elasto-plastic analysis using finite element method. Form the results, it can be known that the laser welding condition affects to distribution of the residual stress.
세계 경제의 흐름이 지역 경제, 지구 환경 및 기술 패권주의로 부각됨에 따라 선진 각국의 자동차 산업이 이에 촛점을 맞추어 기술 개발 및 적절한 전략의 수립에 의한 구조 개혁을 통하여 적극적으로 대처하고 있다. 따라서 선진 자동차 산업의 기술방향 및 전략들을 알아보고 우리나라 자동차 산업의 현황과 향후 국내자동차산업의 발전 방향을 제시함으로써 자동차 산업의 발전에 조금이나마 도움이 되기를 바란다. 1. 세계 경제와 기술의 환경변화. 2. 한국 자동차산업의 생존전략.
In automotive industry, the studies about light weight vehicle and improving the productivity have been accomplished. For that, TRIP steel was developed and research for the laser welding process have been performed. In this study, the monitoring system using photodiode was developed for laser welding process of TRIP steel. With measuring light, neural network model for estimating bead width and tensile strength was made and weld quality classification algorithm was formulated with fuzzy inference method.
The core of the automotive industry's strategy to handle the climate change can be explained as the development and distribution of the vehicles with high fuel efficiencies and low emission. Clean Diesel, hydrogen fuel cell, electric, and especially hybrid power-train vehicles have been actively studied. This paper dynamically analyzes the performance of a hybrid system's five driving modes. The research subject consists of one engine, two electric motors, two simple planetary gears, and one compound planetary gears with five clutches. To define the steady state equation of the system, interaction formulas of five driving modes are introduced with motion variables and torque variables. These formulas are then used to analyze the speeds, torques, and power flows of each mode.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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