Abstract
Deterministic design optimization (DO) does not explicitly deal with a variety of factors from inherent randomness and uncertainties. Reliability based design optimization(RBDO) is necessary to use in engineering systems in order to guarantee quality and performance of product. In this paper, design variables are considered as random variables. Standard deviation according to change of design variables have changed as much as coefficient of variation. And, if the standard deviation is error of manufacturing, standard deviation-mean relation is concave form. We obtain reliability index using advanced first order second moment method(AFOSM). This paper is examined by solving two examples and the results are compares with DO, RBDO and suggested RBDO.
확정론적 최적설계에서는 설계변수의 변동이나 불확실성 등을 최적화 과정에서 고려하지 않는다. 신뢰성 최적설계는 설계변수의 임의성을 체계적인 확률 및 통계이론을 적용하여 생산품의 안정성을 보다 정밀하고 합리적으로 다룬다. 본 논문에서 설계변수를 확률변수로 취급하여 실제 제작시의 제작오차를 고려한 표준편차를 주었으며, 설계변수의 평균에 대한 표준편차를 기존의 고정된 값을 사용하지 앉고 평균과 표준편차의 관계가 오목함수로 나타나도록 하였다 즉, 설계변수의 평균이 달라짐에 따라 표준편차도 변동계수만큼 변하도록 하였다. 신뢰성해석은 불변 2차 모멘트 방법을 이용하고 신뢰성을 구하는 방법은 신뢰도 지수 접근방법의 개선된 일계 2차 모멘트 방법을 이용하여 신뢰성을 구하였다. 두 가지 예제를 통해 확정론적 최적설계, 신뢰성 최적설계와 표준편차의 변동을 고려한 신뢰성 최적설계의 값을 비교하였다.