• 대한기계학회논문집A
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• 제24권12호
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• pp.3053-3060
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• 2000

Alternative formulation is presented for robust optimization problems and an efficient computational scheme for reliability estimation is proposed. Both design variables and design parameters considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of objective performance a new cost function bounding the performance and a new constraint limiting the performance variation are introduced. The constraint variations are regulated by considering the probability of feasibility. Each probability constraint is transformed into a sub-optimization problem and then is resolved with the modified advanced first order second moment(AFOSM) method for computational efficiency. The proposed robust optimization method has advantages that the mean value and the variation of the performance function are controlled simultaneously and the second order sensitivity information is not required even in case of gradient based optimization. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권1호
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• pp.215-224
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• 2000

In order to reduce the variation effects of uncertainties in the engineering environments, new robust optimization method, which considers the uncertainties in design process, is proposed. Both design variables and system parameters are considered as random variables about their nominal values. To ensure the robustness of performance function, a new objective is set to minimize the variance of that function. Constraint variations are handled by introducing probability constraints. Probability constraints are solved by the advanced first order second moment (AFOSM) method based on the reliability theory. The proposed robust optimization method has an advantage that the second derivatives of the constraints are not required. The suggested method is examined by solving three examples and the results are compared with those for deterministic case and those available in literature.

• 한국자기학회지
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• 제23권2호
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• pp.62-67
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• 2013

본 논문에서는 전자기 관련 제품의 효율적인 신뢰도 기반 최적설계를 위해 확률구속조건을 평가하는 기법으로 해의 안정성과 효율성이 우수한 목표 성능치법을 제시 하였다. 목표 성능치법을 적용한 신뢰도 기반 최적설계의 효율성 검증을 위하여 스피커 모델과 초전도 자기에너지 저장장치 모델에 대한 최적설계를 수행하였고, 이를 기존 신뢰도 지수법을 적용한 최적설계 결과와 비교하였다. 또한 몬테카를로 수치모사기법을 이용하여 도출된 최적해의 신뢰도를 재 계산 후 비교함으로써 제안된 기법의 신뢰도 평가 결과의 정밀도를 검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1691-1696
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• 2010

설계단계에서 시스템의 불확실성을 반영하려는 노력이 다양하게 이루어지고 있으며, 강건 최적설계 혹은 신뢰도 기반 최적설계는 이에 대한 대표적인 설계 방법론이다. 이러한 최적화 수식에는 성능함수의 평균, 표준편차와 확률제한조건이 목적함수와 제한조건으로 주로 활용된다. 그러므로, 이러한 통계적 특성치를 효과적으로 계산하는 것은 필수적이며, 더 나아가 최적화 과정에서 비선형 계획법이 일반적으로 활용되므로 민감도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 통계적 모멘트와 확률제한조건에 대해 적분 형태로 정의되는 민감도 수식을 비정규 분포로 확장하고자 한다. 얻어진 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트와 손상확률이 설계점에서 계산된 경우, 민감도를 얻기 위해 추가로 성능함수를 계산할 필요가 없음을 보여주므로 효율성 측면에서 우수하다. 그러나, 민감도 수식이 성능함수와 확률밀도함수의 미분과정에서 얻어지는 함수의 곱으로 정의되므로, 동일한 수치적분 방법이 적용되는 경우 민감도 해석 결과는 통계적 모멘트 결과의 정확도에 미치지 못할 가능성이 있다.

• 한국안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.148-157
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• 2012

Reliability-based design optimization (RBDO) problem is usually formulated as an optimization problem to minimize an objective function subjected to probabilistic constraint functions which may include deterministic design variables as well as random variables. The challenging task is that, because the probability models of the random variables are often assumed based on limited data, there exists a possibility of selecting inappropriate distribution models and/or model parameters for the random variables, which can often lead to disastrous consequences. In order to select the most appropriate distribution model from the limited observation data as well as model parameters, this study takes into account a set of possible candidate models for the random variables. The suitability of each model is then investigated by employing performance and risk functions. In this regard, this study enables structural design optimization and fitness assessment of the distribution models of the random variables at the same time. As the first paper of a two-part series, this paper describes a new design method considering probability model uncertainties. The robust performance of the proposed method is presented in Part 2. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, an example of ten-bar truss structure is considered. The numerical results show that the proposed method can provide the optimal design variables while guaranteeing the most desirable distribution models for the random variables even in case the limited data are only available.

• Composites Research
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• 제26권1호
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• pp.29-35
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• 2013

복합재료 샌드위치 구조는 굽힘 강성을 향상시키고 복합재 적층판에 비해 30% 이상의 무게를 절감할 수 있다. 그러나 일반 금속에 비해 제작과정에서 발생되는 재료물성의 불확실성이 많이 내재되어 있으므로 신뢰성 기반 확률론적 설계방법이 요구된다. 본 논문에서는 안전계수를 이용한 고전적인 설계 방법이 구조물의 안전을 보장하지 않는다는 확률론적 증거를 제시하기 위하여 단순화된 복합재 샌드위치 동체에 대해 PMS(Probabilistic Margin of Safety)를 계산하였다. 이 과정에서 CMCS(Crude Monte-Carlo Simulation)에 의해 계산된 확률밀도함수를 이용하였다. 더 나아가 신뢰성 기반 최적설계를 수행하고 효율적인 계산을 위해 RBDO-MPDF(RBDO by Moving PDF) 방법을 제시하였다. 본 논문의 결과는 구조물의 신뢰성을 보장하기 위한 개선된 설계 방법과 효율적인 신뢰성 기반 최적설계 방법 연구에 유용할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권4D호
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• pp.345-356
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• 2012

도로포장은 충족되어야 하는 서비스 수준을 유지하기 위해 반복적인 유지보수를 필요로 한다. 그러나 노후화된 하부구조와 반복적인 유지보수는 포장의 파손속도를 가속화시키기도 하며, 이는 한정된 예산의 효율성을 저해하는 요소가 될 수 있다. 따라서 본래의 기능을 유지하기 위해 도로의 재포장이 주기적으로 요구된다. 특히, 국도는 그 건설수요가 한계점에 다다랐으며, 노후로 인해 재포장 및 유지관리의 필요가 점점 증가하고 있는 시점이다. 그러나 도로관리자들은 예산의 한계로 이러한 노후포장에 대해 재포장 및 효율적인 유지관리를 시행하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이는 의사결정에 필요한 장기적인 유지보수 전략의 부재 때문이라 할 수 있다. 이에 본 논문은 반복적인 유지보수로 인한 포장의 상태변화를 고려한 유지보수 전략을 도출하여 관리자들의 의사결정에 도움을 주고자 하였다. 분석을 위해 포장관리시스템(PMS)이 도입된 1986년부터 장기간 누적된 국도의 유지보수 이력데이터를 활용하였으며, 방법론으로는 유지보수 횟수에 따른 수명분포 도출 및 위험률(hazard) 함수의 변화과정을 분석한 후, 이 결과를 근거로 다양한 유지보수 대안들에 대해 중장기 유지보수비용을 산정하였다. 이를 위해 포장파손과정의 불확실성을 고려하고, 도로관리자들에게 보다 실용적인 정보를 제공하기 위해 확률론적 방법(몬테카를로기법)을 추가로 도입하였다. 또한, 신뢰성 이론을 활용하여 유지보수에 대한 품질보증과 관련된 정보도 도출하고자 하였다. 이러한 정보는 장기유지보수전략 수립에 중요한 정보로 활용할 수 있다.