• 제목/요약/키워드: kriging metamodel

검색결과 50건 처리시간 0.022초

곱분해 기법 기반의 통계 모멘트를 이용한 효율적인 강건 최적설계 (Efficient Robust Design Optimization Using Statistical Moments Based on Multiplicative Decomposition Method)

  • 조수길;이민욱;이태희
    • 대한기계학회논문집A
    • /
    • 제36권10호
    • /
    • pp.1109-1114
    • /
    • 2012
  • 제품 생산 시 발생하는 제작 공차, 항복강도와 탄성계수 등 재료 물성치의 불확실성, 온도와 습도 같이 시스템에 작용하는 환경인자 등은 시스템의 성능에 영향을 미친다. 강건 최적설계는 이러한 인자들이 시스템에 미치는 영향을 최소화하면서 성능을 개선하는 설계기법으로 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 강건 최적설계 기법은 여러 인자들의 분포를 고려해야 하기 때문에 막대한 계산비용이 드는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 곱분해 기법을 이용한 강건 최적설계를 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 설계영역을 크리깅 메타모델로 근사하고 곱분해 기법을 적용하여 평균과 분산을 효율적이고 정확하게 계산하여 강건 최적설계를 수행한다. 제안된 방법을 수학예제와 공학예제에 적용하여 유용성을 검증한다.

근사모델을 이용한 의 구조최적설계 (Structural Optimization of an LMU Using Approximate Model)

  • 한동섭;장시환;박순형;이권희
    • 한국기계가공학회지
    • /
    • 제17권6호
    • /
    • pp.75-82
    • /
    • 2018
  • This study suggests an optimal design process of an LMU, which is installed on the top side of offshore structures. The LMU is consist of EB(elastomeric bearing) and steel plate, and supports the vertical loads of offshore structures and assists its stable installation. The structural design requirement of the LMU is related to its stiffness. This study utilizes the finite element analysis to predict the stiffness. The stiffness of the EB depends on the size of the bearing. Thus, the design variables in this study are defined as the thickness, the width and the number of plates. Since the LMU has different loads for different locations, its stiffness should be designed differently. The multiobjective function is introduced to attain the target stiffness. In this process, the metamodel using the kriging interpolation method is adopted to replace the true stiffness.

구조물의 시간-변화 동적응답에 대한 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델 (Statistical Space-Time Metamodels Based on Multiple Responses Approach for Time-Variant Dynamic Response of Structures)

  • 이진민;이태희
    • 대한기계학회논문집A
    • /
    • 제34권8호
    • /
    • pp.989-996
    • /
    • 2010
  • 통계적 회귀모델과 보간모델은 구조공학 분야에서 실제실험과 전산실험의 결과로부터 자료를 분석하고 응답을 예측하기 위해 적용되었으며 최근 10 년 동안 다양한 설계방법론들과 함께 발전해왔다. 그러나 그들은 구조물의 크기와 형상과 같은 공간변수에 대해서만 취급해왔고 시간변수에 따라 변하는 시간-변화 동적응답을 고려할 수 없었다. 본 연구에서는 공간변수와 시간변수를 모두 취급하여 시간-변화 동적응답을 고려할 수 있는 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델을 제안한다. 대표적 회귀모델인 반응표면모델과 보간모델인 크리깅모델을 구조공학 예제의 시간-변화 동적응답에 적용한다. 또한 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제함수와의 비교를 통해 두 통계적 공간-시간 메타모델의 정확성을 비교한다.

CFD를 이용한 회전 운동을 하는 이젝터의 최적화 (Optimization of ejector for swirl flow using CFD)

  • 강상훈;박영철
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.31-37
    • /
    • 2017
  • 본 연구는 오존 방식 선박평형수 처리의 주요 장치인 기체-액체 이젝터에 대하여 구동 노즐의 유입부에 회전 운동 유도 장치에 의해 발생되는 구동 유체의 회전 운동이 이젝터 효율에 미치는 영향에 관한 연구이다. 먼저 배압에 따른 이젝터의 각 포트별 압력과 흡입 유량을 확인하기 위하여 실험 장치를 구성하고, 회전 운동이 없는 이젝터에 대한 실험 수행 및 데이터를 획득한다. 실험의 데이터를 바탕으로 격자 사이즈 비교를 통해 기체-액체 이젝터에 적합한 유한요소모델을 선정하였으며, 도출된 CFD 모델을 이용하여 구동 유체의 회전 운동이 이젝터의 흡입 효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 이젝터의 흡입 유량을 높이기 위하여, 메타 모델을 이용한 크리깅 기법을 사용하여 회전 유도 장치의 내부 형상 인자인 전체 길이 l, 내부 직경 d, 날개 개수 n에 대한 구조 최적화를 수행한다. 최적화된 회전 유도 장치를 적용한 결과 구동 유체의 회전 운동이 없는 이젝터에 비해 이젝터 효율이 약 3% 가량 개선됨을 확인하였다.

순차적 실험계획법을 적용한 다층관 벨로우즈 형상 최적설계 (Shape Optimization of Multilayer Bellows by Using Sequential Experimental Design)

  • 오상균;이광기;서창희;정윤철;김영석
    • 대한기계학회논문집A
    • /
    • 제35권9호
    • /
    • pp.1007-1013
    • /
    • 2011
  • 상용차용 다층관 벨로우즈는 우수한 유연성과 내구성이 요구되므로 단층으로 제조되는 승용차용 벨로우즈와는 다르게 다층의 형태로 제작된다. 단층 벨로우즈의 유한요소해석과 최적화에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 층과 층사이에 갭이 존재하는 다층형 벨로우즈의 유한요소해석과 최적화 연구는 미진하다. 따라서 본 연구에서는 해석의 신뢰성 향상을 위해 다층형 벨로우즈에 적합한 유한요소 모델을 제시하였으며, 다층관 벨로우즈의 형상 최적화를 위해 실험계획법과 D-Optimal 방법에 기반을 둔 순차적 실험계획에 의한 크리깅 메타모델을 적용하였다.

Model selection algorithm in Gaussian process regression for computer experiments

  • Lee, Youngsaeng;Park, Jeong-Soo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.383-396
    • /
    • 2017
  • The model in our approach assumes that computer responses are a realization of a Gaussian processes superimposed on a regression model called a Gaussian process regression model (GPRM). Selecting a subset of variables or building a good reduced model in classical regression is an important process to identify variables influential to responses and for further analysis such as prediction or classification. One reason to select some variables in the prediction aspect is to prevent the over-fitting or under-fitting to data. The same reasoning and approach can be applicable to GPRM. However, only a few works on the variable selection in GPRM were done. In this paper, we propose a new algorithm to build a good prediction model among some GPRMs. It is a post-work of the algorithm that includes the Welch method suggested by previous researchers. The proposed algorithms select some non-zero regression coefficients (${\beta}^{\prime}s$) using forward and backward methods along with the Lasso guided approach. During this process, the fixed were covariance parameters (${\theta}^{\prime}s$) that were pre-selected by the Welch algorithm. We illustrated the superiority of our proposed models over the Welch method and non-selection models using four test functions and one real data example. Future extensions are also discussed.

자동차용 인스트루먼트 패널의 사출압력 최소화를 위한 밸브 게이트 열림 시점 결정 (Determination of Valve Gate Open Timing for Minimizing Injection Pressure of an Automotive Instrument Panel)

  • 조성빈;박창현;표병기;최동훈
    • 한국자동차공학회논문집
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.46-51
    • /
    • 2012
  • 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.

곱분해기법을 이용한 신뢰성 기반 최적설계 (Reliability-based Design Optimization using Multiplicative Decomposition Method)

  • 김태균;이태희
    • 한국전산구조공학회논문집
    • /
    • 제22권4호
    • /
    • pp.299-306
    • /
    • 2009
  • 최적설계는 설계자가 요구하는 제한조건을 만족시키는 범위에서 목적함수가 최소가 되는 설계점을 찾는 방법이다. 그러나 기존의 최적설계는 설계변수의 불확실성을 고려하지 않아 최적해가 제한조건의 경계에 위치하고, 이것은 모델링과정이나 가공 등으로 인한 오차의 영향을 고려하지 않는 문제점이 있다. 신뢰성 기반 최적설계는 불확실성을 정량화하면서 신뢰도를 계산하는 신뢰도 해석과정과 최적설계 과정을 포함한다. 일반적으로 신뢰성 해석은 크게 추출법, 급속 확률 적분법, 모멘트 기반 신뢰성 해석이 있다. 가장 널리 사용되는 급속 확률 적분법 중 최대 손상 가능점(MPP) 방법은 많은 MPP점이 존재하는 경우 수치적 비용이 증가하는 문제점과 표준 정규분포 공간으로 변환하는 과정에서 제한조건의 비선형성을 증가시켜 큰 오차를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 RBDO를 수행하기에 앞서 선행되어야 할 신뢰성 해석 방법으로 곱분해기법을 사용하였고, 이로부터 민감도 정보를 유도하여 기울기 기반 최적화 알고리즘을 적용하였다.

Multi-objective optimization of tapered tubes for crashworthiness by surrogate methodologies

  • Asgari, Masoud;Babaee, Alireza;Jamshidi, Mohammadamin
    • Steel and Composite Structures
    • /
    • 제27권4호
    • /
    • pp.427-438
    • /
    • 2018
  • In this paper, the single and multi-objective optimization of thin-walled conical tubes with different types of indentations under axial impact has been investigated using surrogate models called metamodels. The geometry of tapered thin-walled tubes has been studied in order to achieve maximum specific energy absorption (SEA) and minimum peak crushing force (PCF). The height, radius, thickness, tapered angle of the tube, and the radius of indentation have been considered as design variables. Based on the design of experiments (DOE) method, the generated sample points are computed using the explicit finite element code. Different surrogate models including Kriging, Feed Forward Neural Network (FNN), Radial Basis Neural Network (RNN), and Response Surface Modelling (RSM) comprised to evaluate the appropriation of such models. The comparison study between surrogate models and the exploration of indentation shapes have been provided. The obtained results show that the RNN method has the minimum mean squared error (MSE) in training points compared to the other methods. Meanwhile, optimization based on surrogate models with lower values of MSE does not provide optimum results. The RNN method demonstrates a lower crashworthiness performance (with a lower value of 125.7% for SEA and a higher value of 56.8% for PCF) in comparison to RSM with an error order of $10^{-3}$. The SEA values can be increased by 17.6% and PCF values can be decreased by 24.63% by different types of indentation. In a specific geometry, higher SEA and lower PCF require triangular and circular shapes of indentation, respectively.

비정규 분포의 잡음인자를 고려한 곱분해기법 기반의 통계 모멘트를 이용한 효율적인 강건 최적설계 (Efficient Robust Design Optimization Using Statistical Moment Based on Multiplicative Decomposition Considering Non-normal Noise Factors)

  • 조수길;이민욱;임우철;최종수;김형우;홍섭;이태희
    • 대한기계학회논문집A
    • /
    • 제36권11호
    • /
    • pp.1305-1310
    • /
    • 2012
  • 제품의 성능은 시스템에 작용하는 환경인자, 재료 물성치와 같은 잡음인자의 변동에 큰 영향을 받는다. 제품의 성능을 위해서, 이러한 잡음인자의 변동에 따른 영향을 줄이는 것이 필요한데 이를 강건설계라 한다. 하지만 기존의 강건설계는 잡음인자의 변동이 아닌 설계변수의 변동을 중요하게 생각했다. 또한 변수와 인자의 분포를 정규분포로 가정해야 하는데 이는 실제 잡음인자의 분포와 맞지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 비 정규분포의 잡음인자의 분포를 고려하는 강건최적설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 추정된 잡음인자의 비 정규분포 변동을 고려할 수 있다. 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위해 공학예제로 심해저 망간 채집장치의 강건설계를 수행하였다.