• 한국기계가공학회지
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• 제20권6호
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• pp.33-43
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• 2021

A60 class bulkhead penetration piece is a fire resistance system installed on a bulkhead compartment to protect lives and to prevent flame diffusion in a fire accident on a ship and offshore plant. This study focuses on the approximate optimization of the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece using a multi-island genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece. For approximate optimization, the bulkhead penetration piece length, diameter, material type, and insulation density were considered discrete design variables; moreover, temperature, cost, and productivity were considered constraint functions. The approximate optimum design problem based on the meta-model was formulated by determining the discrete design variables by minimizing the weight of the A60 class bulkhead penetration piece subject to the constraint functions. The meta-models used for the approximate optimization were the Kriging model, response surface method, and radial basis function-based neural network. The results from the approximate optimization were compared to the actual results of the analysis to determine approximate accuracy. We conclude that the radial basis function-based neural network among the meta-models used in the approximate optimization generates the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class bulkhead penetration piece.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.377-386
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• 2021

A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권5호
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• pp.513-521
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• 2012

본 연구의 목적은 손상모델의 온도의존성을 고려하여 압력용기강의 취성파괴 거동을 평가하는 것이며, 이를 위해 다중 섬 유전자알고리즘과 와이블 응력모델을 연계하여 대표적 취성파괴 손상모델의 재료상수 결정절차를 개선하였다. 벽개파괴가 예상되는 $-60^{\circ}C$, $-80^{\circ}C$, $-100^{\circ}C$ 온도에서 수행한 SA508 탄소강 재료의 파괴 인성 실험 데이터를 사용하여 개선된 절차에 따른 재료상수를 결정하였고, NUREG/CR-6930과 동일한 결과인 재료상수의 온도의존성을 확인하였다. 최종적으로는 손상모델 재료상수의 온도의존성에 따른 2-매개변수 와이블 응력모델과 3-매개변수 와이블 응력모델의 차이를 정량화하였으며, 공학적으로 활용 가능한 관계식을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.579-584
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• 2017

고속 철도 차량 댐퍼의 오일 씰은 열차 운행동안 외부 환경으로부터 유해한 오염을 막고, 댐퍼 내부에서 오일 누출을 방지하고자 사용되는 니트릴 부타디엔 고무 재질 부품이다. 오일 씰의 주요 고장원인인 누유는 본 댐퍼의 피로 파손을 일으킨다. 뿐만 아니라 본 오일 씰의 누적 손상은 궤도 불규칙과 캔트 등으로 열차 주행동안 반복적인 댐퍼의 상하 운동으로부터 로드와 본 부품 사이에 접촉력으로 인하여 발생한다. 따라서 본 오일 씰의 설계는 취약점에서 최대 주변형률을 최소화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 댐퍼의 내구성을 향상하기 위하여 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 오일 씰 단면형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 오일 씰의 최적단면은 절차 자동화 / 최적설계 프로그램을 이용하여 본 연구의 최적설계와 비선형 유한요소해석의 통합절차에 따라 얻어진 것이다. 또한, 비선형 유한요소해석의 입력 자료로서, 본 고무의 비선형 물성 값은 말로우식으로 표현하였다. 취약지점인 오일 누유지점에서 최적단면의 오일 씰은 초기 형상과 비교할 때, 이 지점에서 최대 주변형률이 약 24% 감소함을 확인하였다.