무기체계에 대한 군수지원 방법으로 성과중심 군수지원체계가 최근에 많은 관심을 끌고 있다. 기본개념은 운용단계에서의 민수계약으로 군수지원을 제공하게 되는데, 체계개발단계부터 군수지원요소가 결정되는 것이 필요하다. 또한 기존의 단일 성과지표로부터 확장하여 복수의 성과지표를 고려할 필요가 있다. 시스템 구조가 복잡해짐에 따라 기존 최적화기법의 적용에 제약이 존재하므로 유전자 알고리즘의 적용 가능성 판단이 요구된다. 본 연구에서는 운용단계 이전 체계개발단계에서부터의 성과기반군수지원 개념을 고려한 수리수준분석을 위한 요구사항을 식별한다. 또한, 운용단계 이전에 사용자의 요구사항에 따른 정비정책 대안 결정을 위하여 성과지표 설정 및 제약조건 변경이 용이한 PIDO 기반의 최적화 기법 적용 방안을 제시한다. PIDO 개념을 적용하고 있는 PIAnO와 ModelCenter 도구의 유전자 알고리즘이 정비정책 최적화 문제에 적용 가능함을 확인하였다.
Because the reheating furnace consumes a large amount of energy to heat up the slabs, it is very important to find an optimal temperature patterns in the furnace for energy saving as well as uniform target temperature at the exit of the furnace. In this study, the temperature profiles in the slab are determined by solving the transient one-dimensional heat conduction equation in conjunction with boundary conditions with total heat exchange factors. The optimal temperature patterns are obtained to minimize the fuel consumption with satisfying the predetermined constraint conditions. The design optimization is performed by using a genetic algorithm and the optimal results are validated with results obtained from the PIDO tool, called as P.I.A.n.O.
본 논문에서는 압축하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 RC (Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 최소화하기 위해 부재의 부피를 최소화하는 최적설계를 수행한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO (Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법을 사용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 제한조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화함으로써 제안된 설계방법의 유효성을 보인다.
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.
본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. RBSAO와 KBSAO의 적용을 위하여 상용프로세스 통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교 검토하였다.
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 논문에서는 압연 공정을 통해 리드용 와이어를 생산할 때 생산성을 향상시키기 위해 와이어의 직진 속도를 증가시키는 방법을 연구했다. 직진 속도를 증가시킬 때 가장 중요한 점은 와이어가 원래의 목적을 바르게 수행할 수 있는 것이다. 즉, 와이어의 직진 속도가 증가함과 동시에 균열이 발생하지 않으며, 치수 공차를 만족시켜야 한다. 하지만 와이어의 직진속도를 증가시키게 되면 기존의 압하량 보다 더 큰 수치를 주어야 하고 이는 와이어에 보다 큰 손상을 주어 표면에 무리를 주게 된다. 따라서 기존의 2단계 평압연 공정을 통해 생산되었던 와이어의 필요스펙을 충족시키면서 생산성 향상까지 도모할 수 있는 3단계 평압연 공정에 관해 연구하였다. 본 연구에서는 3단계 평압연 롤러의 압하량만을 변수로 가정하고 다른 조건은 현장 조건과 일치시킨다. 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIANO (Process Integration, Design and Optimization)를 통해 지정한 변수 3가지를 조작하면서 실험점을 분포하고 이를 바탕으로 최적설계를 진행하여 와이어의 생산성을 향상시킴과 동시에 필요 스펙인 최대 응력의 최소화가 가능하도록 설계되었다.
Injection pressure, an important factor in filling process, should be minimized to enhance injection molding quality. Injection pressure can be controlled by valve gate open timing. In this work, we decided the valve gate open timing to minimize the injection pressure. To solve this design problem, we integrated MAPS-3D (Mold Analysis and Plastic Solution-3Dimension), a commercial injection molding CAE tool, to PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO (Process Integration, and Design Optimization) tool using the file parsing method. In order to reduce computational cost, we performed an approximate optimization using meta-models that replaced expensive computer simulations. At first, we carried out DOE (Design of Experiments) using OLHD (Optimal Latin Hypercube Design) available in PIAnO. Then, we built Kriging models using the simulation results at the sampling points. Finally, we used micro GA (Genetic Algorithm) available in PIAnO. Using the proposed design approach, the injection pressure has been reduced by 13.7% compared to the initial one. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.
Recently, an electricity sensor system has been installed and operated to prevent failures and accidents by identifying whether a transformer is normal in advance of failure. This electricity sensor system is able to both measure and monitor the transformer's power and voltage remotely and send information to a manager when unusual operation is discovered. However, a battery is required to operate power detection devices, and battery systems need ongoing management such as regular replacement. In addition, at a maintenance cost, occasional human resources and worker safety problems arise. Accordingly, we apply a linear electromagnetic generator using vibration energy from a transformer for an electric sensor system's drive in this research and we conduct optimal design to maximize the linear electromagnetic generator's power. We consider design variables using the provided design method from Process Integration, Automation, and Optimization (PIAnO), which is common tool from process integration and design optimization (PIDO). In addition, we analyze the experiment point from the design of the experiments using "MAXWELL," which is a common electromagnet analysis program. We then create an approximate model and conduct accuracy verification. Finally, we determine the optimal model that generates the maximum power using the proven approximate kriging model and evolutionary optimization algorithm, which we then confirm via simulation.
다분야 통합 최적설계(MDO) 프레임워크는 항공우주시스템의 설계에 고려해야 할 다양한 설계 분야의 통합적이고 동시적인 해석 및 설계 최적화를 위한 통합 환경으로 해석자원 및 최적화자원은 물론 CAD 툴과 DBMS 또한 통합해야하며 사용자편의환경을 제공해야한다. 또한 설계하고자 하는 대상 및 개발환경에 따라 프레임워크의 구축방법은 달라질 수 있다. 본 논문에서는 개발환경에 따라 단일 PC기반 프레임워크와 PLinda기반 프레임워크, 그리고 웹서비스 기반 프레임워크로 분류하여 이들을 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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