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고민석 (한국항공대학교) 기세진 (한국항공대학교) 김민석 (한국항공대학교) 이경준 (한국항공대학교) 주용하 (한국항공대학교) 탁규연 (한국항공대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2024년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2024.11
수록면
2,875 - 2,878 (4page)

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To determine gear ratios for the KSAE student vehicle competition, the team traditionally relied on qualitative methods based on past experiences. This approach did not guqrantee improved lap time and led to illogical designs. This study implemented a big data for gear ration selection by developing a predictive model. The accuracy of the predictive model was validated by testing three different gear ratios through real driving data. The results demonstrated the effectiveness of the predictive model in enhancing gear ration selection.
#Gear Ratio(기어비) #Electric Vehicle(전기자동차) #Correlation #Statistic(상관관계)s #Acleration(통계학) #Max Velocity(가속도) #State of Charge(잔존용량)

목차

Abstract
1. 서론
2. 주요 인자 및 목적함수 설정
3. 기어비 예측 모델 구현
4. 검증
5. 결론
References

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