• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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• pp.422-427
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• 2008

This study is to illustrate the usefulness of Kriging Dimension Reduction Method(KDRM), which is to construct probability distribution of response function in the presence of the physical uncertainty of input variables. DRM has recently received increased attention due to its sensitivity-free nature and efficiency that considerable accuracy is obtained with only a few number of analyses. However, the DRM has a number of drawbacks such as instability and inaccuracy for functions with increased nonlinearity. As a remedy, Kriging interpolation technique is incorporated which is known as more accurate for nonlinear functions. The KDRM is applied and compared with MCS methods in a compression coil spring design problem. The effectiveness and accuracy of this method is verified.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.217-224
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• 2024

본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계(RBDO)에서 성능함수의 비선형성을 고려한 효율적인 차원감소법(DRM)을 제안한다. 차원감소법은 적분직교점과 가중치를 사용하여 1차 신뢰도법(FORM) 보다 더 정확하게 신뢰도를 평가하는 반면 성능함수를 추가로 해석해야하기 때문에 적분직교점의 개수가 증가하면 효율성이 저해된다. 본 논문에서는 신뢰성 기반 최적설계에서 성능함수의 비선형도를 평가하고, 비선형도에 따라 적분직교점의 수를 결정하는 기준을 제안한다. 이를 통해 신뢰성 기반 최적설계가 진행될 때 반복마다 적분직교점의 수를 조절하여 차원감소법의 정확도는 유지하면서 계산의 효율성은 개선하는 방안을 제안한다. 성능함수의 비선형도 평가는 최대가능목표점(MPTP) 탐색에 사용한 벡터 사이의 각도를 통해 이루어지며, 수치 테스트를 통해 비선형도에 따른 적절한 적분직교점의 수를 도출하였다. 2차원 수치예제를 통해 개발된 방법이 차원감소법이나 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)의 정확도는 유지하면서 효율성이 향상된다는 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2008년도 정기 학술대회
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• pp.602-607
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• 2008

A technique for reliability-based design optimization(RBDO) is developed based on the Bayesian approach, which can deal with the epistemic uncertainty arising due to the limited number of data. Until recently, the conventional RBDO was implemented mostly by assuming the uncertainty as aleatory which means the statistical properties are completely known. In practice, however, this is not the case due to the insufficient data for estimating the statistical information, which makes the existing RBDO methods less useful. In this study, a Bayesian reliability is introduced to take account of the epistemic uncertainty, which is defined as the lower confidence bound of the probability distribution of the original reliability. In this case, the Bayesian reliability requires double loop of the conventional reliability analyses, which can be computationally expensive. Kriging based dimension reduction method(KDRM), which is a new efficient tool for the reliability analysis, is employed to this end. The proposed method is illustrated using a couple of numerical examples.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2006년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.836-840
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• 2006

Design optimization of layered plates bonding process is conducted to achieve high product quality by considering uncertainties in a manufacturing process. During the cooling process of the sequential sub-processes, different thermal expansion coefficients lead to residual stress and displacement. thus resulting in defects on the surface of the adherent. So robust process optimization is performed to minimize the residual stress mean and variation of the assembly while constraining the distortion as well as the instantaneous maximum stress to the allowable limits. In robust process optimization, the dimension reduction (DR) method is employed to quantify both reliability and quality of the layered plate bonding. Using this method. the average and standard deviation is estimated. Response surface is constructed using the statistical data obtained by the DRM for robust objectives and constraints. from which the optimum solution is obtained.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.275-280
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• 2008

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.