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Reliability-Based Design Optimization Considering Variable Uncertainty

설계변수의 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계

  • Lim, Woochul (Dept. of Automotive Engineering, College of Engineering, Hanyang Univ.) ;
  • Jang, Junyong (Dept. of Automotive Engineering, College of Engineering, Hanyang Univ.) ;
  • Kim, Jungho (Technical Center, GM Korea) ;
  • Na, Jongho (Technical Center, GM Korea) ;
  • Lee, Changkun (Technical Center, GM Korea) ;
  • Kim, Yongsuk (Technical Center, GM Korea) ;
  • Lee, Tae Hee (Dept. of Automotive Engineering, College of Engineering, Hanyang Univ.)
  • Received : 2014.02.21
  • Accepted : 2014.04.21
  • Published : 2014.06.01

Abstract

Although many reliability analysis and reliability-based design optimization (RBDO) methods have been developed to estimate system reliability, many studies assume the uncertainty of the design variable to be constant. In practice, because uncertainty varies with the design variable's value, this assumption results in inaccurate conclusions about the reliability of the optimum design. Therefore, uncertainty should be considered variable in RBDO. In this paper, we propose an RBDO method considering variable uncertainty. Variable uncertainty can modify uncertainty for each design point, resulting in accurate reliability estimation. Finally, a notable optimum design is obtained using the proposed method with variable uncertainty. A mathematical example and an engine cradle design are illustrated to verify the proposed method.

대부분의 신뢰성 기반 최적설계는 최적설계 과정에서 설계점이 이동함에도 불구하고 설계변수의 불확실성은 변하지 않는다. 하지만 실제 문제에서 설계변수의 값에 따라 불확실성이 변하는 경우가 있다. 예를 들어 철판의 두께가 설계변수이고, 철판의 제작공차가 불확실성인 경우, 철판의 두께에 따라 철판의 제작공차가 달라지기 때문에 설계변수의 값에 따라 그 값의 불확실성이 변한다. 본 연구에서는 설계변수의 값에 따라 불확실성이 변하는 것을 변동 불확실성으로 정의하고, 이를 신뢰성 기반 최적설계에 적용하는 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계 기법을 제안한다. 수학예제에서 변동 불확실성을 고려하지 않은 신뢰성 기반 최적설계와 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계의 비교를 통해 제안한 방법의 필요성을 확인한다. 또한 엔진 크래들의 변동 불확실성을 고려한 신뢰성 기반 최적설계를 통해 제안한 방법의 유용성을 확인한다.

Keywords

References

  1. Cornell, C. A., 1969, "A Probability-Based Structural Code," Journal of the American Concrete Institute, Vol. 66, No. 12, pp. 974-985.
  2. Breitung, K., 1984, "Asymptotic Approximations for Multinormal Integrals," ASCE J Eng Mech, Vol. 110, No. 3, pp. 357-366. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9399(1984)110:3(357)
  3. Lee, S. H., Kwak, B. M., 2006. "Response Surface Augmented Moment Method for Efficient Reliability Analysis," Structural Safety, Vol. 28, No. 3, pp. 261-272. https://doi.org/10.1016/j.strusafe.2005.08.003
  4. Rahman, S., Xu, H., 2004, "A Univariate Dimension- Reduction Method for Multi-Dimensional Integration in Stochastic Mechanics," Probabilistic Engineering Mechanics, Vol. 19, No. 4, pp. 393-408. https://doi.org/10.1016/j.probengmech.2004.04.003
  5. Youn, B. D., Choi, K. K., Yang, R. J., Gu, L., 2004, "Reliability-Based Design Optimization for Crashworthiness of Vehicle Side Impact," Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol. 26, No. 3-4, pp. 272-283. https://doi.org/10.1007/s00158-003-0345-0
  6. Aoues, Y., Chateauneuf, A., 2010, "Benchmark Study of Numerical Methods for Reliability-Based Design Optimization," Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol. 41, No. 2, pp. 277-294. https://doi.org/10.1007/s00158-009-0412-2
  7. Fritsch, F. N., Carlson, R. E., 1980, "Monotonic Piecewise Cubic Interpolation," SIAM Journal on Numerical Analysis, Vol. 17, No. 2, pp. 238-246. https://doi.org/10.1137/0717021
  8. Sakamoto, Y., Ishiguro, M., Kitagawa, G., 1986, Akaike Information Criterion Statistics, KTK Scientific Publishers.