• 대한기계학회논문집A
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• 제36권12호
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• pp.1605-1612
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• 2012

신뢰성해석에서 응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 바이모달 분포일 때 대부분 응답의 분포 또한 바이모달 분포이다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖고 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 한 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 한 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 바이모달 이산정보를 고려한 신뢰성해석을 위해 유한 혼합 모델을 후보 분포로 사용한 아카이케정보척도 기반 신뢰성해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 제안한 기법의 정확도를 검증하고 유용성을 확인한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권2호
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• pp.163-168
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• 2015

공학분야의 신뢰성 해석은 점점 더 높은 신뢰도 영역에 대한 확률밀도함수의 예측을 요구한다. 따라서 높은 신뢰도를 정확하게 해석하기 위해 분포의 꼬리부분을 정확하게 표현해야 한다. 최근 들어 꼬리부분에 대한 표본만을 이용해 꼬리 모형을 생성하여 신뢰도를 추정할 수 있는 방법인 일반화파레토 분포에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구에서는 부정확한 임계점 추정으로 꼬리부분에서 신뢰도의 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 아카이케 정보척도를 이용하여 임계점을 정확하고 강건하게 추정하고 이를 통해 꼬리 모형의 정확도를 향상시키는 아카이케 정보척도 기반 일반 화파레토 분포 기법을 제안한다. 또한 제안하는 기법을 이용한 신뢰성 해석을 수행하여 정확도가 향상된 신뢰성 해석 결과를 도출하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권7호
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• pp.883-889
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• 2013

응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 두 개 이상의 모드를 가질 때, 대부분 응답의 분포 또한 두 개 이상의 모드를 갖는다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖는 특정 연속확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 두 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 두 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 두 개 이상의 모드를 갖는 분포를 추정할 수 있는 기법인 아카이케정보척도와 최대엔트로피법칙을 이용하여 신뢰성해석을 수행한다. 수학예제를 통해 두 기법의 특징을 파악하고 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교하여 정확도를 검증한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권8호
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• pp.921-927
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• 2012

신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.100-106
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• 2014

Lower control arm (LCA) is a part of chassis in automotive. Performances of LCA such as stiffness, durability and permanent displacement must be considered in design optimization. However it is hard to consider different performances at once in optimization because these are measured by different commercial tools like Radioss, Abaqus, etc. In this paper, firstly, we construct the integrated design automation system for LCA based on Matlab including Hypermesh, Radioss and Abaqus. Secondly, Akaike information criterion (AIC) is used for assessment of reliability of LCA. It can find the best estimated distribution of performance from limited and discrete stochastic information and then obtains the reliability from the distribution. Finally, we consider tolerances of design variables and variation of elastic modulus and achieve the target reliability by carrying out reliability-based design optimization (RBDO) with the integrated system.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권6호
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• pp.649-653
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• 2014

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.