신뢰성 기반 최적설계의 효과적인 수행을 위하여 개발된 단일루프 단일벡터 방법은 신뢰성 해석의 계산과정을 제거함으로써 최적설계 시 발생하는 과도한 계산비용을 줄일 수 있다. 하지만 성능함수의 오목한 정도가 심할 경우, 수렴을 하지 못하고 발산하는 경향을 보인다. 때문에 일반적인 단일루프 단일벡터 방법은 낮은 수렴성과 부정확성 문제를 내포하고 있다. 본 연구에서는 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법을 제안한다. 공액경사도법은 이전 반복과정의 최대가능손상점에서 계산된 방향 벡터들을 이용하여 현재 설계점에서의 최대가능손상점을 산출하기 위한 새로운 방향벡터를 구하고 이 방향벡터를 이용하여 현재점에서의 최적화를 수행한다. 이를 다양한 수학예제에 적용하고 다른 방법들과 수치적 성능 비교를 통해 제안한 방법의 유용성을 검증한다. 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법은 성능함수 특성에 크게 영향을 받지 않으며 수렴성을 크게 향상시킬 수 있다.
대체모델을 이용한 신뢰성기반 최적설계에서 최적해와 신뢰도의 정확성은 제한조건경계의 대체모델의 정확도에 영향을 받는다. 기존 제안된 제한조건경계 샘플링 기법은 제한조건경계에 실험점을 생성하여 이러한 정확성을 높일 수 있었다. 하지만, 제한조건경계 샘플링 기법은 최적해와 먼 부근의 제한조건경계에도 불필요한 실험점을 생성하여 과도한 계산비용이 발생한다. 본 논문에서는 크리깅 대체모델의 통계적 정보를 이용하여 최적해 근처의 제한조건경계에 실험점을 생성하는 효율적인 제한조건경계 샘플링 기법을 제안한다. 제안한 기법의 효율성과 정확성은 수학예제를 통하여 확인한다.
Most engineered systems are designed with high levels of system redundancies to satisfy required reliability requirements under adverse events, resulting in high systems' LCCs (Life-Cycle Costs). Recent years have seen a surge of interest and tremendous advance in PHM (Prognostics and Health Management) methods that detect, diagnose, and predict the effects of adverse events. The PHM methods enable proactive maintenance decisions, giving rise to adaptive reliability. In this paper, we present a RAP (Resilience Allocation Problem) whose goal is to allocate reliability and PHM efficiency to components in an engineering context. The optimally allocated reliability and PHM efficiency levels serve as the design specifications for the system RBDO (Reliability-Based Design Optimization) and the system PHM design, which can be used to derive the detailed design of components and PHM units. The RAP is demonstrated using a simplified aircraft control actuator design problem resulting in a highly resilient actuator with optimally allocated reliability, PHM efficiency and redundancy for the given parameter settings.
확정론적 최적설계 방법은 설계 혹은 공정과정에서 발생하는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적점이 제한조건의 경계점에 위치한다. 신뢰성기반 최적설계는 설계자가 요구하는 신뢰도를 만족하는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 최적점을 찾는 방법이다. 이 과정은 최적설계 과정과 설계변수의 불확실성을 고려하는 신뢰성해석 과정으로 나눌 수 있다. 모멘트기반 신뢰성해석은 시스템의 통계적 모멘트를 이용하여 신뢰도를 구하는 방법이다. 일반적으로 신뢰성해석은 통계적 모멘트의 값에 따라 피어슨 시스템을 통해 시스템의 확률밀도함수를 7 가지 형태로 분류하여 신뢰도를 구한다. 하지만 피어슨 시스템에서 타입 IV 분포의 경우에는 수식이 복잡하여 다루기 어려운 문제점이 있었다. 본 논문에서는 크리깅모델을 이용하여 피어슨 시스템의 단점을 개선한 신뢰성 해석기법을 크리깅모델을 이용하여 개발하고 이를 적용하여 신뢰성기반최적설계 방법을 제안하다. 피어슨 타입 IV 의 수학 및 공학예제에 대하여 신뢰성기반최적설계를 수행하고 이를 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 정확성을 검증한다.
신뢰성 해석 및 신뢰성기반 최적설계는 불확실성을 고려한 확률변수를 입력 값으로 요구하며, 확률변수는 모수적 비모수적 통계모델링 방법을 사용하여 확률분포함수의 형태로 정량화 된다. 신뢰성 해석과 같은 통계적 해석은 입력되는 확률분포함수의 특성이 결과값에 영향을 미치게 되며, 확률분포함수는 통계모델링 방법에 따라 다른 형태를 가지게 된다. 본 연구에서는 모수적 통계모델링 방법인 순차적 통계모델링 방법과 비모수적 방법인 커널밀도추정을 사용하여 데이터의 개수에 따른 통계모델링의 결과를 분석하였다. 또한 수치예제를 통해 두 가지 기법에 따른 신뢰성 해석의 결과를 분석하였고, 데이터의 개수에 따른 적절한 기법을 제안하였다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제5권4호
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pp.61-68
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2004
Necessity to address engineering system uncertainties in design processes has long been acknowledged. To obtain quality of product, a safety factor is traditionally used by many design engineers due to its easy of use and comprehension. However, the safety factor approach often yields either conservative or unreliable designs, since it ignores the type of probability distribution and the mechanism of uncertainty propagation from the input to the output. For a consistent reliability-based design, two fundamental issues must be investigated thoroughly. First, the design-decision process that clearly identifies a mechanism of uncertainty propagation under system uncertainties needs to be developed, which must be an efficient and accurate process. To identify the mechanism more effectively, an adaptive probability analysis is proposed by adaptively setting probability levels through a posteriori error estimation. The second is to develop the design process that not only yields a high quality design but also a cost-effective optimum design from manufacturing point of view. As a result, a response surface methodology is specially developed for RBDO, thus enhancing numerical challenges of efficiency and complicatedness. Side crashworthiness application is used to demonstrate the integrated design process for product and manufacturing process design.
최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 불확실성의 영향을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차에 대한 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 소재의 강도에 따라 U 채널형상 제품의 판재성형공정에서 발생하는 스프링백 현상의 산포경향의 분석을 수행하였다. 성형공정의 유한요소해석 및 신뢰성 기반 최적화 기법을 적용하여 인장강도, 항복강도, 소재 두께 등 재질 산포와 마찰계수와 패딩력 등의 공정 산포를 고려하여 산포해석을 실시하였다. 산포해석 결과 산포에 유의한 영향을 미치는 인자는 항복강도와 인장강도 순으로 나타났으며, 소재의 인장강도가 클수록 스프링백 양은 증가하는 반면 스프링백의 산포량이 감소하는 것을 확인하였다. 주요 변형이 발생하는 펀치 어깨부와 다이 어깨부의 변형률과 응력 산포 분석을 통하여 스프링백 산포량 감소의 원인을 분석하였다. 본 논문에 제안된 산포분석기법을 활용할 경우 불가피하게 발생하는 성형공정의 산포를 예측하고 대응이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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