Direct Design Sensitivity Analysis of Frequency Response Function Using Krylov Subspace Based Model Order Reduction

Krylov 부공간 모델차수축소법을 이용한 주파수응답함수의 직접 설계민감도 해석

  • 한정삼 (안동대학교 기계설계공학과)
  • Received : 2009.11.12
  • Accepted : 2010.02.09
  • Published : 2010.04.30

Abstract

In this paper a frequency response analysis using Krylov subspace-based model reduction and its design sensitivity analysis with respect to design variables are presented. Since the frequency response and its design sensitivity information are necessary for a gradient-based optimization, problems of high computational cost and resource may occur in the case that frequency response of a large sized finite element model is involved in the optimization iterations. In the suggested method model order reduction of finite element models are used to calculate both frequency response and frequency response sensitivity, therefore one can maximize the speed of numerical computation for the frequency response and its design sensitivity. As numerical examples, a semi-monocoque shell and an array-type $4{\times}4$ MEMS resonator are adopted to show the accuracy and efficiency of the suggested approach in calculating the FRF and its design sensitivity. The frequency response sensitivity through the model reduction shows a great time reduction in numerical computation and a good agreement with that from the initial full finite element model.

Krylov 부공간 모델차수축소법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답함수의 효율적인 계산에 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 Krylov 부공간 축소기법을 이용한 관심 주파수영역에 대한 주파수응답 해석과 이를 통하여 계산된 주파수응답의 여러 가지 설계변수에 대한 설계민감도 해석 방법을 제안하였다. 일반적으로 기계시스템의 주파수응답을 고려한 최적설계를 위해서는 설계변수에 대한 관심 주파수영역에서의 주파수응답 및 그의 민감도 정보가 요구되므로, 고려하는 유한요소모델이 대형일 경우에는 관심 주파수영역에서의 반복적인 해석으로 인한 계산비용의 문제가 심각하게 대두된다. 본 논문에서는 축소모델을 이용하여 주파수응답과 주파수응답의 설계민감도 해석을 수행하여 계산의 효율성을 극대화하였다. 계산상 시스템행렬의 민감도 계산에는 시간측면과 구현의 용이성 측면에서 장점이 있는 준해석적 방법을 이용하였다. 수치 예제를 통하여 축소기법을 이용한 주파수응답의 설계민감도 해석 결과를 초기 유한요소모델의 민감도 결과와 비교하여 우수한 정확성 및 효율성을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 주파수응답을 고려하는 최적설계에 이용하는 경우, 결과의 정확성 및 계산비용 측면에서 매우 효과적인 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.

Keywords

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