기계부품의 설계는 초기 설계, 해석, 성능 평가의 반복 과정을 통하여 수행된다. 설계자는 각 과정에서 특성에 맞는 프로그램을 사용하고 있다. 본 연구에서는 순차 설계 영역을 이용한 형상최적화를 수행하였다. 순차 설계영역의 근사함수를 구하기 위하여 Pro/Engineer 와 ANSYS 실행의 자동화를 수행하였다. 전체 설계영역을 근사식으로 표현하기에는 어려움이 있다. 정확도가 높은 근사식을 만들기 위하여 순차설계영역을 설정하여 각 단계에서 수렴한 해로 이동량을 결정하고, 두 번 연속하여 순차설계 영역에 존재하면 수렴조건을 만족하는 것으로 하였다. 각 단계의 해는 순차이차 계획법인 PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu Arora)알고리즘을 이용하여 구하였다.
본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.
자동차 로워암과 같이 다양한 형상설계변수를 갖는 부품모듈의 최근 설계경향은 설계자가 관심을 갖는 설계영역을 선형 및 2 차 다항식으로 근사화시키는 반응표면모델로 탐색하고, 다음 단계로서 최적설계를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 로워암의 설계변수 변화에 따른 작용응력과 중량의 비선형적 변화뿐만 아니라 이의 예측에 적합한 신경망모델로 직교성과 균형성을 모두 만족시키는 다수준 전산실험계획법으로 설계영역을 탐색하였다. 구축된 신경망모델에 형상 설계변수의 공차도 같이 고려할 수 있는 식스시그마 제약조건을 적용하여 로워암의 공차 최적설계를 수행하고, 최적해의 공차 강건성을 확보하였다.
사출성형에서 사출압력은 제품의 특성을 결정하는 주요인자이므로 성형품의 품질 향상을 위해 사출압력은 최소화 되어야 한다. 또한 휨 변형과 웰드라인은 사출성형에서의 대표적인 불량요인으로 사출성형품의 품질 향상을 위해 방지되어야 한다. 본 논문에서는 사출성형품의 품질 향상을 위해 설계 절차를 2 단계로 나눈다. 첫 번째 설계에서는 공정조건을 제어하여 사출압력과 휨 변형을 최소화 하기 위해 직교배열표를 이용한 전산실험을 수행하고 이를 이용하여 근사모델을 생성한 후 최적설계를 수행한다. 두 번째 설계에서는 유동경로 개선을 통한 웰드라인의 발생을 방지하기 위해 해석모델의 두께를 변경하고 웰드라인 발생 유무를 평가한다. 이러한 설계절차를 통해 사출압력과 휨 변형을 최소화하면서 웰드라인을 방지하여 본 논문에서 제안한 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
본 연구에서는 순차 설계영역 (SDD: sequential Design Domain) 개념을 사용한 GUI(Graphic User Interface)환경 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 상용프로그램인 ANSYS와 최적설계 프로그램인 PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu-Arora)를 연결하고 비주얼 베이직을 이용하여 GUI환경에서 사용자가 초기값과 입력파일을 작성하고 결과를 확인할 수 있도록 하였다. 프로그램의 신뢰도를 검증하기 위해서 3부재 및 5부재 트러스 구조물을 수치예제로 선정하여 해석하였다.
본 논문에서는 높은 기동성을 목적으로, 적절한 양력과 추진력이 발생하도록 스트로크 평면의 경사각을 고려하여 경로최적화를 수행한다. 기동성비행은 추진력을 최대화하는 비행, 양력을 최대화하는 비행, 양력과 추진력을 동시에 최대화하는 비행 세 가지로 정의하고 날갯짓운동은 단순한 사인함수로 이루어진 플런징과 피칭운동으로 정의하였다. 경로최적화 과정에서 직교배열표를 이용하여 후보점을 생성하고, 그 후보점에서 2 차원 비정상 유동해석을 하였다. 유동해석 결과를 바탕으로 크리깅방법을 이용하여 근사모델을 생성하였다. 그리고 설계정식화를 정의하고 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 세 가지 목적의 날갯짓 경로의 최적화를 통해 기동성비행을 위한 날갯짓 경로를 제시하였다. 또한 날갯짓 운동으로 인해 생성되는 와류를 분석함으로써 양력과 추진력의 발생원리를 확인하였다.
본 논문에서는 F-투영과 기하학적인 성장 기준을 이용하여 모듈화된 웨이블렛 신경망(MWNN)의 적응구조를 설계하기 위한 성장과 소거 알고리즘을 제안한다. 기하학적인 성장 알고리즘은 지역 오차를 고려한 추정 에러 기준과 이미 존재하는 다른 웨이블렛 함수와 근사적인 직교성을 보장하도록 웨이블렛 함수를 배열할 수 있는 각도 기준으로 구성되어 있다. 이러한 기준은 망의 설계자가 설계자의 의도대로 MWNN을 구성할 수 있는 방법론을 제시한다. 제안한 성장 알고리즘은 모듈과 모듈의 크기를 성장시킨다. 또한 소거 알고리즘은 MWNN의 모듈에 사용되는 웨이블렛 신경망의 지역화 특성에 기인한 문제점을 극복하기 위해 구성된 MWNN에서 불필요한 모듈의 노드나 모듈을 제거한다. 제안한 MWNN의 적응 구조 설계 알고리즘을 1, 2차원 대상 함수에 적용하여 성능을 검증하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology)는 항만 자동화를 위한 수평 이송 시스템이며, 셔틀카(shuttle car)와 격자구조의 레일에 부착된 스테이터 모듈(stator module)로 구성된 PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor)에 의해 구동된다. 본 논문에서는 LMTT시스템에서 컨테이너 운반을 담당하는 셔틀카(shuttle car)를 구성하는 부품인 이동체(mover)의 경량화를 위하여 직교배열표 및 크리깅 방법을 이용하여 최적설계를 수행한다. 설계변수로는 가로빔, 세로빔, 휠빔의 두께를 제한조건 함수로는 안전율이 고려된 응력을 넘지 않도록 설정하였다. 목적함수로는 중량을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 방법으로 구한 최적해는 크리깅 내삽법(Kriging interpolation)으로 알려진 DACE(Design and Analysis of Computer Experiments) 모델을 엑셀(Excel)로 수식화하고 구했으며, GENESIS를 이용하여 민감도기반 최적설계로 구해진 최적해와 비교 및 검토하였다.
본 연구에서는 20,000 톤급 해양플랜트 상부구조물(Topside)의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 수동형 갑판 지지 프레임(Deck support frame)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구를 수행하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로 선정하였다. 최소중량설계와 민감도 평가의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법, 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최소중량설계를 위해 최상 설계안의 결과로 부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등을 평가하였다. 수동형 갑판 지지 프레임의 구조설계에 대해 Box-Behnken 설계법이 가장 적합한 설계 결과를 나타내었다.
최근 하이브리드 전기자동차의 보급 확대에 따라 전기에너지 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 전기에너지 수요에 대응하기 위해 에너지 하베스팅 기술을 이용해 자가발전이 가능한 3가지 구조의 현가장치 적용 선형 발전 시스템을 ANSYS MAXWELL을 사용하여 전자기 시뮬레이션을 통해 각 구조의 발전 특성을 비교 분석 하였다. 다음으로 각 모델에 대해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization)툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)을 사용하여 최적설계를 수행하였다. 3가지 설계변수를 선정하여 실험계획법 기법 중 직교 배열표(Orthogonal Array)를 이용해 도출한 18개의 실험 점에 대해 전자기 해석을 통해 완성한 실험계획법을 바탕으로 근사 모델을 생성하였으며 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용한 최적 설계를 수행하였다. 마지막으로 초기 모델과 동일한 해석 조건을 사용해 최적 설계 결과 모델에 대한 전자기 시뮬레이션을 통해 최적설계 결과를 검증 하였다. 각 선형 발전기 모델에 대해 최적의 구조에 대한 발전 특성을 비교한 결과 8pole-8slot, 12pole-12slot, 16pole-16slot 구조에서 최대 발전량은 각각 366.5W, 466.7W, 579.7W로 slot, pole 조합 수가 많아질수록 발전량이 증가하는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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