신뢰성 기반 최적설계는 설계변수들의 변동을 평균이나 분산 등의 통계적 특성으로 고려하여 설계자가 원하는 신뢰도를 만족하는 해를 구한다. 신뢰도를 구하기 위한 기존의 신뢰성해석 기법들은 변수들이 연속함수로 정의되는 특정 확률분포를 따른다는 가정을 하지만 실제 문제에서 변수들은 한정적인 이산정보의 형태인 경우가 많기 때문에 변수들에 대한 가정을 하지 않고 이산정보로부터 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 후보 분포들 중에서 이산정보를 가장 잘 추정하는 분포를 결정하는 기법인 Akaike 정보척도를 이용하여 신뢰성해석 및 신뢰성 기반 최적설계를 수행하는 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 정확성을 검증하고 철도차량 용접대차의 신뢰성 기반 최적설계에 적용하여 제안한 기법의 유용성을 확인한다.
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.
RBDO approach based on a sampling method with the Kriging metamodel and Constraint Boundary Sampling (CBS), which is sequential sampling method to generate metamodels is proposed. The major advantage of the proposed RBDO approach is that it does not require Most Probable failure Point (MPP) which is essential for First-Order Reliability Method (FORM)-based RBDO approach. The Monte Carlo Sampling (MCS), most well-known method of the sampling methods for the reliability analysis is used to assess the reliability of constraints. In addition, a Cumulative Distribution Function (CDF) of the constraints is approximated using Moving Least Square (MLS) method from empirical distribution function. It is possible to acquire a probability of failure and its analytic sensitivities by using an approximate function of the CDF for the constraints. Moreover, a concept of inactive design is adapted to improve a numerical efficiency of the proposed approach. Computational accuracy and efficiency of the proposed RBDO approach are demonstrated by numerical and engineering problems.
상수관망시스템은 공급원으로부터 수요처까지의 용수공급을 위해 구축된 관수로 기반의 사회기반시설물로서, 주로 생활 및 산업 용수를 공급하므로 대규모 사회 경제적 피해를 방지하기 위해서는 안정적인 용수공급 능력이 요구된다. 네트워크의 다양한 특성에 의해 표현되는 상수관망시스템의 신뢰도(reliability)는 크게 시스템 내 구성요소의 안정성(mechanical reliability)과 용수공급의 기능적 안정성(hydraulic reliability)으로 구분할 수 있다. 특히, 시스템의 용수공급 안정성에 주목한 수리학적 신뢰도 연구는 많은 연구자들에 의해 지속적으로 수행된 바 있으며, 다양한 평가방법 및 지표들이 제시되어 활용 중에 있다. 기존의 수리학적 신뢰도 지표들은 주로 수요절점(demand node)에서의 공급가능 수량 및 수압을 바탕으로 산정되었다. 그러나, 절점(node)에서의 공급 상태는 결과에 해당하며, 원인 분석을 위해서는 관로(pipe)의 배치 및 규격을 분석해야 하는 번거로움이 존재한다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 본 연구에서는 직접 관로(pipe)의 공급 특성을 분석하여 네트워크의 신뢰도를 평가함으로써, 신뢰도 저하의 원인 분석 및 시스템 개선에 효율적으로 활용할 수 있는 신뢰도 지표를 산정하고자 하였다. 본 연구에서는 상수관로 내 수리학적 기울기가 전반적으로 균등할수록 설계 비용대비 공급 신뢰도, 즉 용수공급 효율이 개선되는 특징을 바탕으로, 네트워크 내 총 에너지 손실로부터 각 관로의 길이, 유량 등의 특성을 고려한 등가 수리경사(Equivalent hydraulic gradient)를 유도하여 모든 관로의 적정 수리경사로 제안하였다. 따라서 각 관로의 실제 수리경사를 대상으로 관로별 수리학적 균등성 지수(pipe hydraulic uniformity index)를 산정하였으며, 더 나아가 전체 시스템의 균등성 지수(system hydraulic uniformity index)를 산정하였다. 제안된 신뢰도 지표는 가상의 네트워크에서 지역 내 용수 사용량이 증가하는 등 용수공급 안정성을 저해하는 몇 가지 시나리오를 바탕으로 검증하였으며, 또한 기존 지표들의 신뢰도 평가 결과와 비교, 분석하였다. 본 연구는 향후 네트워크 최적 설계의 목적함수로 활용하거나, 네트워크의 보강계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.
상수관망시스템의 신뢰도를 정량화하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 대부분의 연구는 절점의 공급가능수요량, 절점의 수두, 그리고 유량과 수두를 동시에 고려한 에너지(energy)를 이용하여 신뢰도 지수를 개발하였다. 이 중, Energy를 기반으로 하는 신뢰도지수로써 Resilience index(Todini, 2000), Network Resilience index(Prasad, 2004), Modified Resilience index(Jayaram, 2008)와 Entropy Resilience index(Raad, 2010) 등의 연구가 대표적이다. 상수관망시스템에 정상적인 상황을 넘어서는 부담이 가해졌을 때, 이를 완충하거나, 정상적인 용수공급 상황으로 빠르게 회복하는 능력인 복원력(Resilience)을 판단하기 위한 지표로써 제시된 Todini의 Resilience index를 기점으로, 상수관망의 신뢰도(Reliability)을 Energy 측면에서 판단할 수 있는 관련 지표에 대한 연구가 진행되어왔다. 특히, 상수관망의 최적설계 시, 상수관망의 기능적 요소로써 관련 지표들을 비용(Cost)과 함께 다중목적함수로 고려하는 연구까지 다수 진행되고 있으나, 이러한 지표들이 상수관망에서 핵심적인 몇 가지 요소들의 변화에 대하여 어떻게 반응하는지에 대한 분석은 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 동일한 상수관망시스템에서 용수의 흐름상황을 크게 좌우할 수 있을 것으로 판단되는 몇 가지 변동상황을 고려하여 이러한 지표들이 각각의 변동상황에 어느정도 민감하게 반영하는지 분석하였다. 여기서, 상수관망시스템의 중요 변화요소로써 1) 수요량의 변화, 2) Loop 개수의 변화, 3) 수원지(Source) 개수의 변화, 4) 해당시스템의 최소 요구수압 변화 등을 고려하였다. 본 연구를 통해, 상수관망시스템의 신뢰도 산정에 활용되고 있는 기존의 지수들이 다양한 변동 상황을 얼마나 잘 반영할 수 있는지를 파악하고, 기존의 지수들을 보완한 개선된 신뢰도 지수의 개발가능성을 모색하도록 한다.
결정론적인 최적 설계 방법을 이용하는 경우 불확실성의 영향으로 인하여 제약조건의 위반이나 목표 성능의 저하를 초래할 수 있다. 이러한 까닭에 불확실성하에서 제약 조건에 대한 신뢰성을 보장하고 목적함수의 강건성을 확보하는 설계가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 강건성과 신뢰성을 평가하기 위하여 Monte Carlo Simulation(MCS)을 이용하였으며, 계산 효율의 증가를 위하여 MCS에 적합한 근사모델을 선정하는 과정을 거쳐 신경망 모델을 채택하게 되었다. 이를 공력-구조가 연동된 항공기 날개 설계 문제에 적용하여 봄으로써 그 가능성을 타진하였다. 불확실성을 고려한 최적 설계를 수행한 결과 요구되는 신뢰도 수준을 만족시키면서 baseline보다 강건한 최적해를 탐색하는 것이 가능하였다.
가스터빈엔진의 가장 핵심 부품인 디스크와 블레이드는 고온, 고압축비, 고속 회전이라는 가혹한 환경에서 지속적으로 운용된다. 이러한 가혹한 환경과 디스크와 블레이드가 가지는 큰 회전 에너지로 인해 디스크 및 블레이드에 의해 유발되는 파손은 항공기 손상 혹은 탑승자의 피해로 이어지는 재해적 고장 혹은 한계 고장으로 이어진다. 그러므로 디스크와 블레이드의 구조적 건전성의 마진을 충분히 확보하기 위해서 본 연구에서는 디스크의 취약 부위인 도브테일의 형상을 최적화하고, 그 해의 강건성을 확인하기 위해 치수 공차와 피로 수명의 산포와 같은 불확실성에 대하여 신뢰도 해석을 수행하고자 한다. 이 결과를 통해 결정론적 방법인 최적설계의 필요성과 함께 한계를 확인하고, 향후 신뢰도 기반 최적설계의 필요성을 인지하고자 한다. 이를 위해 비선형 열-구조 연성해석과 접촉 해석을 포함한 유한요소해석을 수행하였다.
The need to increase the reliability of a structural system has been significantly brought in the procedure of real designs to consider, for instance, the material properties or geometric dimensions that reveal a random or incompletely known nature. Reliability based design optimization of a real system now becomes an emerging technique to achieve reliability, robustness and safety of these problems. Finite element analysis program and the reliability analysis program are necessary to evaluate the responses and the probabilities of failure of the system, respectively. Moreover, integration of these programs is required during the procedure of reliability based design optimization. It is well known that reliability based design optimization can often have so many local minima that it cannot converge to the specified probability of failure. To overcome this problem, barrier function method in reliability based design optimization is suggested. To illustrate the proposed formulation, reliability based design optimization of a bracket is performed. AMV and FORM are employed for reliability analysis and their optimization results are compared based on the accuracy and efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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