• 제목/요약/키워드: Kriging 모델

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크리깅 메타모델을 이용한 신뢰도 계산 (Reliability Estimation Using Kriging Metamodel)

  • 조태민;주병현;정도현;이병채
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제30권8호
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    • pp.941-948
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    • 2006
  • In this study, the new method for reliability estimation is proposed using kriging metamodel. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and sampling numbers because there are no random errors in the Design and Analysis of Computer Experiments(DACE) model. The first kriging metamodel is made based on widely ranged sampling points. The Advanced First Order Reliability Method(AFORM) is applied to the first kriging metamodel to estimate the reliability approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points with updated sampling range. The Monte-Carlo Simulation(MCS) is applied to the second kriging metamodel to evaluate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.

지하수위 분포 모델링을 위한 UNIVERSAL KRIGING의 응용 1. K계의 고유 확률함수 (Application of universal kriging for modeling a groundwater level distribution 1. Intrinsic random function of order k)

  • 정상용
    • 지질공학
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    • 제3권1호
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    • pp.39-49
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    • 1993
  • 비정상 확율함수인 지하수위 자료의 추정을 위하여 k계의 고유확율함수를 이용하였다. IRF-k의 우수성을 판정하기 위해 지하수위 자료가 정상 확율하수라고 가정하여 ordinary kriging과 비교 검토하였다. 교차 타다성에 의하며 IRF-k가 ordinary kriging에 비해서 지하수 분포 추정에 더 적합한 모델이다. 또한 추정치의 통계적 오차에 의하여도 IRF-k가 ordinary kriging에 비해 우수하다. IRF-k와 ordinary kriging은 지하수위 등고선과 3차원 표면 그림에 있어서 차이를 보이는데, IRF-k에 의해 만들어진 도면들이 더 정밀하다.

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2단 크리깅 메타모델과 유전자 알고리즘을 이용한 신뢰도 계산 (Reliability Estimation Using Two-Staged Kriging Metamodel and Genetic Algorithm)

  • 조태민;주병현;정도현;이병채
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제30권9호
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    • pp.1116-1123
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    • 2006
  • In this study, the effective method for reliability estimation is proposed using tow-staged kriging metamodel and genetic algorithm. Kriging metamodel can be determined by appropriate sampling range and the number of sampling points. The first kriging metamodel is made based on the proposed sampling points. The advanced f'=rst order reliability method is applied to the first kriging metamodel to determine the reliability and most probable failure point(MPFP) approximately. Then, the second kriging metamodel is constructed using additional sampling points near the MPFP. These points are selected using genetic algorithm that have the maximum mean squared error. The Monte-Carlo simulation is applied to the second kriging metamodel to estimate the reliability. The proposed method is applied to numerical examples and the results are almost equal to the reference reliability.

자동차 브레이크 패드 마모량 측정센서 브라켓의 다이나믹크리깅 대리모델 기반 설계최적화 (Design Optimization of Bracket for Wear Sensor of Automobile Brake Pads Based on Dynamic Kriging Surrogate Model)

  • 정준영;유정주;변경석;조현규
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.95-101
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    • 2024
  • 본 논문에서는 다이나믹크리깅 대리모델 기반 자동차 브레이크 패드 마모량 측정센서 브라켓의 설계최적화를 소개한다. 브레이크 작동시 마찰재 바닥의 온도가 600℃ 이상으로 상승하고, 이 열이 전달되어 센서의 기능을 상실시킨다. 따라서 열전달을 최소화하는 브라켓 형상의 설계최적화는 필수적이다. 최적화에 소요되는 계산비용을 절감하기 위해 다이나믹크리깅 대리모델로 열전달 시뮬레이션을 대체하였다. 다이나믹크리깅은 최적의 상관함수와 기저함수를 선정하였으며, 정확한 대리모델을 도출하였다. 최적화 결과 센서위치의 온도가 초기모델에 비해 7.57% 감소하였으며, 이를 열전달 시뮬레이션으로 다시 한번 확인하여 대리모델 기반 최적설계가 유의미함을 검증하였다.

헤링본 미세혼합기의 크리깅 모델을 사용한 최적형상설계 (Shape Optimization of A Micromixer with Herringbone Grooves Using Kriging Model)

  • 아매드 앤사리;김상용
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제31권8호
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    • pp.711-717
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    • 2007
  • Shape optimization of a staggered herringbone groove micromixer using three-dimensional Navier-Stokes analysis has been carried using Kriging model. The analysis of the degree of mixing is performed by the calculation of spatial data statistics. The calculation of the variance of the mass fraction at various nodes on a plane in the channel is used to quantify mixing. A numerical optimization technique with Kriging model is applied to optimize the shape of the grooves on a single wall of the channel. Three design variables, namely, the ratio of groove width to groove pitch, the ratio of the groove depth to channel height ratio and the angle of the groove, are selected for optimization. A mixing index is used as the objective function. The results of the optimization show that the mixing is very sensitive to the shape of the groove which can be used in controlling mixing in microdevices.

크리깅 모델을 이용한 미세유로의 형상최적설계 (Shape Optimization of a Micro-Channel Using Kriging Model)

  • 후세인 아프잘;김광용
    • 대한기계학회논문집B
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    • 제31권9호
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    • pp.733-740
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    • 2007
  • Microchannel heat sink shape optimization is performed using Kriging method. Design variables relating to microchannel width, depth and fin width are selected, and thermal resistance has been taken as objective function. Design points are selected through a three-level fractional factorial design of sampling method. Navier-Stokes and energy equations for laminar flow and conjugate heat transfer are solved at these design points using a finite volume solver. Solutions are carefully validated with experimental results. Using the numerically evaluated objective function, a surrogate model (Kriging) is constructed and optimum point is searched by sequential quadratic programming. The process of shape optimization greatly improves the thermal performance of microchannel heat sink under constant pumping power.

공간데이터 크리깅 적용을 위한 공간상관함수 추정 (Estimation of Spatial Coherency Functions for Kriging of Spatial Data)

  • 배태석
    • 한국측량학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.91-98
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    • 2016
  • 지구통계학적인 공간분석의 대표적인 방법인 크리깅(kriging)을 적용하기 위해서는 두 관측점 사이의 거리에 기반한 상관성을 나타내는 공간상관함수의 추정이 우선적으로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 다양한 크리깅에 적용할 수 있는 대표적인 상관함수인 semi-variogram, homeogram, covariance function에 대하여 국가지오이드 모델을 기반으로 추정하였다. 경위도 각각 2°의 대상지역 내 통합기준점의 지오이드고를 이용하였으며, 선형모델을 이용하여 공간적인 편향성을 제거하였다. 전체 100개의 샘플 포인트에 대해서 중복되지 않은 두 점 간의 거리를 기준으로 구간을 나누고, 각 함수에 대한 경험적인 값을 계산하였다. 공간상관함수의 경험적인 값은 각각 두 개의 모델에 최소제곱조정 방법으로 피팅한 결과 semi-variogram의 wave 모델 적합도가 가장 높았으며, homeogram과 covariance function은 exponential 모델이 상대적으로 좋은 피팅 결과를 보였다. 본 연구에서 결정한 공간상관함수는 추후 다양한 크리깅 방법을 통해 임의 지점에서의 예측값에 대한 정확도 검증과 이에 대한 평균제곱예측오차(Mean Squared Prediction Error, MSPE)를 계산함으로써 각 함수의 활용성에 대한 추가적인 연구가 수행되어야 한다.

Noisy 한 CFD 결과에 대한 구속조건을 고려한 EGO 방법 연구 (A STUDY ON CONSTRAINED EGO METHOD FOR NOISY CFD DATA)

  • 배효길;권장혁
    • 한국전산유체공학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.32-40
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    • 2012
  • Efficient Global Optimization (EGO) method is a global optimization technique which can select the next sample point automatically by infill sampling criteria (ISC) and search for the global minimum with less samples than what the conventional global optimization method needs. ISC function consists of the predictor and mean square error (MSE) provided from the kriging model which is a stochastic metamodel. Also the constrained EGO method can minimize the objective function dealing with the constraints under EGO concept. In this study the constrained EGO method applied to the RAE2822 airfoil shape design formulated with the constraint. But the noisy CFD data caused the kriging model to fail to depict the true function. The distorted kriging model would make the EGO deviate from the correct search. This distortion of kriging model can be handled with the interpolation(p=free) kriging model. With the interpolation(p=free) kriging model, however, the search of EGO solution was stalled in the narrow feasible region without the chance to update the objective and constraint functions. Then the accuracy of EGO solution was not good enough. So the three-step search method was proposed to obtain the accurate global minimum as well as prevent from the distortion of kriging model for the noisy constrained CFD problem.

크리깅 근사모델을 이용한 마이크로 자이로스코프의 구조설계 (A Structural Design of Microgyroscope Using Kriging Approximation Model)

  • 김종규;이권희
    • 한국기계가공학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.149-154
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    • 2008
  • The concept of robust design was introduced by Dr. G. Taguchi in the late 1940s, and his technique has become commonly known as the Taguchi method or the robust design. In this research, a robust design procedure for microgyroscope is suggested based on the kriging and optimization approaches. The kriging interpolation method is introduced to obtain the surrogate approximation model of true function. Robustness is calculated by the kriging model to reduce real function calculations. For this, objective function is represented by the probability of success, thus facilitating robust optimization. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method.

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