Modeling of Driver Characteristics under Chassis Dynamometer Tests using an Artificial Neural Network
シャシダイナモ試験におけるドライバ特性の人工ニューラルネットワークを用いたモデリング
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20215170
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.39-21
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Spring)[Online Meeting]
Detailed Information
| Author(J) | 1) 金 尚明, 2) 杉岡 昂樹, 3) 宮本 武司, 4) 窪山 達也, 5) 森吉 泰生 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Sangmyeong Kim, 2) Koki Sugioka, 3) Takeshi Miyamoto, 4) Tatsuya Kuboyama, 5) Yasuo Moriyoshi |
| Affiliation(J) | 1) 千葉大学大学院, 2) 千葉大学, 3) 千葉大学大学院, 4) 千葉大学大学院, 5) 千葉大学大学院 |
| Affiliation(E) | 1) Chiba University, 2) Chiba University, 3) Chiba University, 4) Chiba University, 5) Chiba University |
| Abstract(J) | 車両性能試験ではドライバごと差が生じ，同じドライバでも試験ごとに差が生じる可能性がある．このため，モデルベース開発のドライバモデルは様々なドライバ特性を反映できることが望ましい．本研究ではニューラルネットワークを用い，ドライバ特性を反映したモデルを構築し，ドライバが異なることによる運転性を評価した． Translation |
| Abstract(E) | In vehicle performance tests, there are differences between drivers, and even with the same driver, there may be differences between tests. Therefore, it is desirable that a driver model can reflect various driver characteristics. In this study, constants representing driver characteristics were extracted using a neural network method based on the chassis dynamometer experiments. As a result, the drivability was evaluated under different drivers. |
