본 프로젝트의 목적은 전기차 모터에 발생하는 소음을 예측하는 일련의 과정을 머신러닝/딥러닝 모델 구축을 통해 해석 사이클 타임을 효율화 하는데에 있다. 왜냐하면 한 개의 사이클을 해석하려고 하면 24시간 이상 소요되기 때문이다. 해당 과업은 현대모비스 내  NVH(Noise, Vibration, Harshness) 부서와 함께 협업하였으며, 그 중에서 DMQA 연구실의 역할은 아래와 같다.

- 프로젝트 목표 : 해석 사이클 타임 효율화를 위한 AI 소음 예측 모형 개발
    Step 1 : Tooth 별 rotor, stator의 airgap 및 형상 이미지를 활용한 전자기력 생성 프로세스 효율화
    Step 2 : 전자기력 데이터를 이용하여 모터 별 소음/진동 예측모델 구축

전체 프로세스는 step1, 2로 나눠져 있으며 최종적으로 모터 설계 인자를 활용하여 소음 예측을 진행하는 task라고 할 수 있다. 각 step에서 전자기력 예측 및 소음 예측의 성능은 매우 우수한 성능을 확보했으며, 해석 사이클 타임 효율화도 충분히 달성(24시간 이상 -> 15분 이내)하여 성공적으로 프로젝트를 마무리하였다.