A diesel engine is equipped with a turbocharger for providing more power at a low engine speed region by supplying charge air to combustion chambers. The turbocharger makes it possible to satisfy stringent emission regulations and customers' demand of enjoying the fun to drive by increasing engine performance. However, the turbocharger has the disadvantage of making BPF(Blade Passing Frequency), hissing, surge, whistle, and blow noises. Among them, reducing the blow noise, a narrow-band noise(a general range : 1800~2000Hz), is possible by using a resonator that controls the narrow frequency band governing the resonance in the intake system. In this study, the optimum location of the resonator is found by employing Boost as a CAE(Computer Aided Engineering) tool and is confirmed by experiments of an engine dynamo test and a real vehicle test.
클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.
Safety performance of a new car is evaluated through USNCAP and their results in the star rating are provided to the consumers. It is very important to obtain high score of USNCAP to appeal their performance to consumers. Therefore the car companies have made the effort to improve their car safety performance. These efforts should satisfy the demand not only to get high score but also to pass the FMVSS, NHTSA regulations on safety. Huge numbers of car crash tests have been conducted on these bases by car companies. However physical tests spend too much cost and time, as an alternative way, the simulation on the car crash could be a solution to reduce the cost and time. Therefore the simulations have been widely conducted in car industry and various researches on this have been reported. In this study, restraint system had been optimized to minimize the injury of female passenger. Belted $5^{th}%ile$ female frontal crash test was selected from various test methods of USNCAP for the study. Initial velocity of the test was 56km/h. The combination injury probability of USNCAP was selected as an objective function and the injury limit value, which was defined in FMVSS, was set to an optimization constraint. Many researches that were similar to this study had been conducted, however most of them had limitation that interaction between airbag and safety belt had not been considered. Contrary to these researches, the interaction was considered in this study.
In this study, we propose the method of optimally selecting material of front pillar (A-pillar) and package tray for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness and dynamic stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness and dynamic stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the radial basis function regression (RBFr). Using the RBFr models, optimization is carried out an evolutionary algorithm that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 49.8% while satisfying all the design constraints.
터빈 블레이드와 같은 시스템의 피로수명은 형상 설계변수의 변화에 따라 비선형적으로 복잡하게 나타난다. 방대한 계산시간이 요구되는 이러한 시스템의 CAE 기반 파라메트릭 설계최적화 문제에 근사기법인 크리깅 메타모델 방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 터빈 블레이드의 피로수명을 향상시키기 위하여, 설계변수 변화에 따른 피로수명의 비선형성을 고려함은 물론 직교성과 균형성을 모두 만족하는 다 수준 전산 실험계획법을 수행하여 크리깅 메타모델을 구축하였다. 크리깅 메타모델로부터 만족도 함수를 적용하여 피로 수명을 최적화하였고, 몬테카를로 모의실험법을 적용한 식스시그마 최적설계를 수행하여 피로수명의 결함률을 향상시킨 최적해의 강건성을 확보하였다.
Exhausting fossil fuel and increasing concern of air pollution have brought on the change of the focus of developing new vehicles from performance to fuel economy and emission. The gasoline engines adopting the naturally aspirated way use the throttle-body for engine load control. Therefore, its pumping loss increases more than that of the diesel engine, and also mostly operating in a partial load condition has bad influence on fuel economy and emission. In these days, the continuous variable valve timing system and variable induction system are adopted in order to improve fuel consumption and emission. In this study, we optimize the runner length and operate region of variable induction system to simulataneously improve the performance, fuel economy, and emission of gasoline engine with employing GT-Power as a CAE tool for engine analysis and PIAnO as PIDO tool for process integration and design optimization.
뿌리기술로 불리는 생산기반기술은 국내 주력기간산업과 미래유망산업 관련 제품의 품질 및 생산성을 좌우하는 핵심기술로서 제조산업의 주류를 이루는 중소기업의 경쟁력 강화를 위한 최적의 생산기반기술 관련 지식의 공유 및 확산은 매우 중요하다. 그러나, 생산기반기술은 현장 경험과 숙련 정도에 의존도가 높은 공정기술이기 때문에 이를 지식의 형태로 표준화하여 시스템적으로 공유하기 어렵다. 본 연구에서는 대표적인 모바일 핵심부품 중 하나인 휴대폰 외장부품 제조를 위해 공통적으로 필요한 부품 설계, 금형설계, 금형가공, 사출성형공정 최적화, 표면처리 등의 주요 기반기술의 표준화 및 정보화를 수행하였다. 또한, 이를 쉽게 축적, 공유하도록 하기 위하여 지식저작도구, 의미기반 데이터베이스, 웹 포털 서비스로 구성된 웹 기반 지식공유 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 3D 프린팅 FDM 방식의 적층 방향에 따라 기계적 물성이 달라지는 이방성 특성을 확인하고 이를 이용하여 위상 최적설계를 수행하였다. 벤치마크 문제인 자동차 현가장치 부품 중 하나인 로어 컨트롤 암에 대하여 밀도법 기반 위상 최적설계를 수행하였으며, 외부 하중과 이방성 특성에 따라 위상 최적결과가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 최적화된 모델에 대하여 3D 프린터로 적층 방향을 달리하여 2가지 시험품을 제작하였으며 인장시험을 수행하였다. 시험시 3D 비접촉 변형률 측정기를 이용하여 변형률을 구하였으며 이를 CAE 응답해석으로 얻은 변형률과 비교한 결과가 정량 및 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 3D 프린팅 적층 방향을 고려한 위상 최적모델의 인장 실험 결과를 통해 해당 최적설계 방법론의 유효성을 검증하였다.
자동차부품 세척장비는 엔진과 변속기 블록 등의 가공과정에서 잔류하는 기름때를 제거하며, 잦은 수류방향 전환과 고압수의 분사를 위해 한 쌍의 2 방향 밸브를 사용한다. 그러나 정교한 밸브제어장치 없이 2 방향 밸브를 사용하는 경우 급격한 수류방향 전환에 따른 맥동현상이 발생하여 사용에 어려움이 따른다. 대안으로 하나의 3 방향 절환밸브를 사용하는 방법은 정교한 제어장치 없이도 정확한 수류방향 절환이 원활히 이루어져 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 복잡한 유로 및 바텀플러그 형상으로 인해 유속변화가 심하게 발생하여 공동현상이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 3 방향 절환밸브 내의 유동특성을 해석적으로 평가하였으며, 바텀플러그 하부에서 나타나는 공동현상을 공동화지표와 POC(Percent of cavitation)를 도입하여 정량화하였다. 공동현상의 저감을 위해 바텀플러그 형상을 매개변수화하고, 해석의 수렴성 개선과 해석시간을 단축시킬 수 있는 단순 유한요소모델을 이용하여 유동해석을 통한 형상최적설계를 실시하였다. 완전요인배치법을 통한 실험계획법과 인공신경망 기반 반응표면모델을 적용하여 공동현상이 발생하지 않는 POC 가 30% 미만인 바텀플러그의 형상을 제시하였다. 얻어진 최적해는 POC 27%에 대하여 바텀플러그의 허리길이와 꼬리길이가 각각 6.42mm 및 6.96mm 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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