고무부싱은 차량부품들을 서로 연결하고 차체로 전달되는 진동을 줄여주는 역할을 하는 중요한 요소로써 가진변위와 주파수에 대해서 모두 비선형 특성을 보이며, 특히 주기적인 가진에 대해 히스테리시스 현상을 나타낸다. 본 논문에서는 1축 내구시험기를 이용하여 차량 현가 장치에 사용되는 부싱을 축 방향과 반경 방향에 대해 사인가진과 랜덤가진을 주어 특성을 살펴보았고 이러한 특성을 반영할 수 있는 동역학적 모델을 인공신경망을 이용하여 개발하였다. 실험결과는 신경망의 입력자료로 활용되었고, 오차역전파 알고리즘을 이용하여 실험적 부싱모델을 개발하였다. 개발된 실험적 부싱모델을 차량 시뮬레이션에 적용하여 유용성을 살펴보았다.
A rubber bushing connects the components of the vehicle each other and reduce the vibration transmitted to the chassis frame. A rubber bushing has the nonlinear characteristics for both the amplitude and the frequency and represents the hysteretic responses under the periodic excitation. In this paper, one-axis durability test is performed to describe the mechanical behavior of typical vehicle elastomeric components. The results of the tests are used to develop m empirical bushing model with an artificial neural network. The back propagation algerian is used to obtain the weighting factor of the neural network. A numerical example is carried out to verify the developed bushing model and the vehicle simulation is performed to show the fidelity of proposed model.
