다분야 통합 최적설계(MDO)는 여러 설계분야가 복잡하게 얽혀서 설계가 진행되어야 하는 항공기나 우주발사체등의 설계에 매우 유용하게 적용되고 MDO 시스템은 다양한 설계 분야의 통합적이고 동시적인 해석 및 설계 최적화를 위한 통합 환경 또는 시스템이다. MDO 시스템은 이기종의 환경에서 분산되어있는 다양한 해석 코드 및 최적화 코드, CAD, DBMS, GUI등의 자원들을 통합하고 효율적으로 사용할 수 있어야하며 협업설계환경을 제공해야한다. 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 글로버스 툴킷을 이용해 설계자원들을 통합하고 워크플로우, 에이전트 등의 자동화 기술을 이용해 유기적인 자동실행을 제공하며 웹 유저 인터페이스를 통해 협업설계환경을 제공하는 웹 서비스 기반 MDO 시스템의 구축방안을 제시한다.
MDO (Multidisciplinary Design Optimization) methodology is an emerging new technology to solve a complicate structural analysis and design problem with a large number of design variables and constraints. In this paper MDO methodology is adopted through the use of computer aided systems such as Geometric Solid Modeller, Mesh Generator, CAD system and CAE system. And this paper introduces MDO methodology as a new method for structural analysis and design through the application to the structural design of flap drive system. In a MDO methodology application to the structural design of flap drive system, kinetodynamic analysis is done using a simple aerodynamic analysis model for the air flow over the flap surface instead of difficult aerodynamic analysis. Simultaneously the structural static analysis is done to obtain the optimum structural condition. And the structural buckling analysis for push pull rod is also done to confirm the optimum structural condition (optimum cross section shape of push pull rod).
Recently engineering systems problems become quite large and complicated. For those problems, design requirements are fairly complex. It is not easy to design such systems by considering only one discipline. Therefore, we need a design methodology that can consider various disciplines. Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is an emerging optimization method to include multiple disciplines. So far, about seven MDO methodologies have been proposed for MDO. They are Multidisciplinary Feasible (MDF), Individual Feasible (IDF), All-at-Once (AAO), Concurrent Subspace Optimization (CSSO), Collaborative Optimization (CO), Bi-Level Integrated System Synthesis (BLISS) and Multidisciplinary Optimization Based on Independent Subspaces (MDOIS). In this research, the performances of the methods are evaluated and compared. Practical engineering problems may not be appropriate for fairness. Therefore, mathematical problems are developed for the comparison. Conditions for fair comparison are defined and the mathematical problems are defined based on the conditions. All the methods are coded and the performances of the methods are compared qualitatively as well as quantitatively.
MDO (multidisciplinary design optimization) technology has been proposed and applied to solve large and complex optimization problems where multiple disciplinaries are involved. In this research. an MDO problem is defined for automobile design which has crashworthiness analyses. Crash model which are consisted of airbag, belt integrated seat (BIS), energy absorbing steering system .and safety belt is selected as a practical example for MDO application to vehicle system. Through disciplinary analysis, vehicle system is decomposed into structure subspace and occupant subspace, and coupling variables are identified. Before subspace optimization, values of coupling variables at given design point must be determined with system analysis. The system analysis in MDO is very important in that the coupling between disciplines can be temporary disconnected through the system analysis. As a result of system analysis, subspace optimizations are independently conducted. However, in vehicle crash, system analysis methods such as Newton method and fixed-point iteration can not be applied to one. Therefore, new system analysis algorithm is developed to apply to crashworthiness. It is conducted for system analysis to determine values of coupling variables. MDO algorithm which is applied to vehicle crash is MDOIS (Multidisciplinary Design Optimization Based on Independent Subspaces). Then, structure and occupant subspaces are independently optimized by using MDOIS.
Modern engineering design problems involve complexity of disciplinary coupling and difficulty of problem formulation. Multidisciplinary design optimization can overcome the complexity and design optimization software or frameworks can lessen the difficulty. Recently, a growing number of new multidisciplinary design optimization techniques have been proposed. However, each technique has its own pros and cons and it is hard to predict a priori which technique is more efficient than others for a specific problem. In this study, a software system has been developed to directly solve MDO problems with minimal input required. Since the system is based on MATLAB, it can exploit the optimization toolbox which is already developed and proven to be effective and robust. The framework is devised to change an MDO technique to another as the optimization goes on and it is called a reconfigurable MDO framework. Several numerical examples are shown to prove the validity of the reconfiguration idea and its effectiveness.
Multidisciplinary Design Optimization (MDO) is an optimization technique considering simultaneously multiple disciplines such as dynamics, mechanics, structural analysis, thermal and fluid analysis and electromagnetic analysis. A software system enabling multidisciplinary design optimization is called MDO framework. An MDO framework provides an integrated and automated design environment that increases product quality and reliability, and decreases design cycle time and cost. The MDO framework also works as a common collaborative workspace for design experts on multiple disciplines. In this paper, we present the architecture for an MDO framework along with the requirement analysis for the framework. The requirement analysis has been performed through interviews of design experts in industry and thus we claim that it reflects the real needs in industry. The requirements include integrated design environment, friendly user interface, highly extensible open architecture, distributed design environment, application program interface, and efficient data management to handle massive design data. The resultant MDO framework is datasever-oriented and designed around a centralized data server for extensible and effective data exchange in a distributed design environment among multiple design tools and software.
다분야 통합 최적설계(MDO) 프레임워크는 항공우주시스템의 설계에 고려해야 할 다양한 설계 분야의 통합적이고 동시적인 해석 및 설계 최적화를 위한 통합 환경으로 해석자원 및 최적화자원은 물론 CAD 툴과 DBMS 또한 통합해야하며 사용자편의환경을 제공해야한다. 또한 설계하고자 하는 대상 및 개발환경에 따라 프레임워크의 구축방법은 달라질 수 있다. 본 논문에서는 개발환경에 따라 단일 PC기반 프레임워크와 PLinda기반 프레임워크, 그리고 웹서비스 기반 프레임워크로 분류하여 이들을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 다분야 통합 설계최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization)를 적용한 지구관측위성의 개념설계 과정 및 결과를 기술하였다. 현재까지 구축된 지구관측 위성의 데이터베이스를 기반으로 주요 파라미터에 대한 개념설계식을 정립하였으며, 다분야 통합 최적설계 아키텍처 중 CO(Collaborative Optimization) 기반을 이용하여 지구관측 위성 시스템의 최적 개념설계를 수행할 수 있는 설계 도구를 개발하였다. 주어진 제약조건을 만족시키면서 위성의 총 질량을 최소화하는 것을 설계 목표로 설정하였으며, 최적화 알고리즘으로는 SQP(Sequential Quadratic Programming)를 이용하였다. 다분야 통합 최적설계를 적용한 개념설계 결과와 ASNARO-1 및 IKONOS-2 위성 규격의 비교를 통해 해당설계도구의 유용성을 검증하였다.
Optimization has been successfully applied to systems with a single discipline. As many disciplines are involved in coupled fashion, MDO (multidisciplinary design optimization) technology has been developed. MDO algorithms are trying to solve the coupled aspects generated from interdisciplinary relationship. In a general MDO algorithms, a large design problem is decomposed into small ones which can be easily solved. Although various methods have been proposed for MDO, the research is still in the early stage. This research proposes a new MDO method which is named as MDOIS (Multidisciplinary Design Optimization Based on Independent Subspaces). Many real engineering problems consist of physically separate components and they can be independently designed. The inter-relationship occurs through coupled physics. MDOIS is developed for such problems. In MDOIS, a large system is decomposed into small subsystems. The coupled aspects are solved via system analysis which solves the coupled physics. The algorithm is mathematically validated by showing that the solution satisfies the Karush-Kuhn-Tucker condition.
This paper is concerned with the modification of multidisciplinary feasible formulation for MDO problems using the integrated coupled approximate models. A drawback of conventional MDFs is the numerical difficulty in decomposing the design variables and deriving the coupled equations of state. To overcome such a drawback of conventional methods, the coupling in analysis and design is resolved by approximating the state variables in each discipline by the response surface method and by modifying the optimization formulation using the corresponding integrated coupled approximate models. The validity, reliability and effectiveness of the proposed method are illustrated and verified through two optimization problems, a mathematical MDF problem and the multidisciplinary optimum design of suspension unit of wheeled armored vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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