최근 들어 치솟고 있는 유가와 더불어 차량연비에 대한 고객 부담이 커지고 있다. 일반적으로 1%의 차체 중량의 경감은 1%의 연비 향상에 상당하므로, 이에 중량 절감을 위해서 대체 경량 재질의 적용, 새로운 가공 및 조립 기술의 개발, 초기 개발 과정에서의 차체 최적화 설계 기술의 도입이 고려 될 수 있다. 이를 위해 요구되는 주요 기술 개발 중 대체 재질의 활용 기술 개발 측면에서 볼 때, 철과 강에 비해 밀도가 약 30%이상 작고 무게에 대한 비강도가 높은 고강도 알루미늄 재료를 적용한 알루미늄 스페이스 프레임(Aluminum Space ...
최근 들어 치솟고 있는 유가와 더불어 차량연비에 대한 고객 부담이 커지고 있다. 일반적으로 1%의 차체 중량의 경감은 1%의 연비 향상에 상당하므로, 이에 중량 절감을 위해서 대체 경량 재질의 적용, 새로운 가공 및 조립 기술의 개발, 초기 개발 과정에서의 차체 최적화 설계 기술의 도입이 고려 될 수 있다. 이를 위해 요구되는 주요 기술 개발 중 대체 재질의 활용 기술 개발 측면에서 볼 때, 철과 강에 비해 밀도가 약 30%이상 작고 무게에 대한 비강도가 높은 고강도 알루미늄 재료를 적용한 알루미늄 스페이스 프레임(Aluminum Space Frame)차량의 개발이 대표적인 예이다. 경량 재질의 고강도 알루미늄 특성을 충분히 고려한 차체를 설계하려면, 차체의 굽힘 강성, 비틀림 강성, 진동특성, 충돌안전도 및 경량화 등의 다분야 설계 제약 조건들을 초기설계 단계에 반영시켜야만 한다. 그리고 본 논문에서는 ASF 차체 설계 시, 초기 설계 단계에 있어서 반드시 고려해야 하는 다분야의 제약조건들을 동시에 고려하는 설계를 제안하고자 한다. 설계 고려사항 들은 정적 강성, 고유 진동수, 저속충돌, 고속충돌, 차체 중량 등이다. 설계변수는 ASF 단면의 11개 두께를 모두 선정하며 최소 해석을 위한 불완전축소합성법-Ⅱ을 이용한다. 그리고 이 DOE Table을 이용하여 Meta Model을 생성한다. 본 논문에서는 실험치의 Noise Factor까지 고려한 Kriging Model을 기반으로 차여 다분야 제약조건을 DFSS를 적용한 강건 신뢰성 최적설계를 하였다. 그 결과 11개의 설계 변수를 고려한 ASF 차체 최적설계를 21회의 해석으로 기존 모델 대비 16%정도 경량화를 이루었다.
최근 들어 치솟고 있는 유가와 더불어 차량연비에 대한 고객 부담이 커지고 있다. 일반적으로 1%의 차체 중량의 경감은 1%의 연비 향상에 상당하므로, 이에 중량 절감을 위해서 대체 경량 재질의 적용, 새로운 가공 및 조립 기술의 개발, 초기 개발 과정에서의 차체 최적화 설계 기술의 도입이 고려 될 수 있다. 이를 위해 요구되는 주요 기술 개발 중 대체 재질의 활용 기술 개발 측면에서 볼 때, 철과 강에 비해 밀도가 약 30%이상 작고 무게에 대한 비강도가 높은 고강도 알루미늄 재료를 적용한 알루미늄 스페이스 프레임(Aluminum Space Frame)차량의 개발이 대표적인 예이다. 경량 재질의 고강도 알루미늄 특성을 충분히 고려한 차체를 설계하려면, 차체의 굽힘 강성, 비틀림 강성, 진동특성, 충돌안전도 및 경량화 등의 다분야 설계 제약 조건들을 초기설계 단계에 반영시켜야만 한다. 그리고 본 논문에서는 ASF 차체 설계 시, 초기 설계 단계에 있어서 반드시 고려해야 하는 다분야의 제약조건들을 동시에 고려하는 설계를 제안하고자 한다. 설계 고려사항 들은 정적 강성, 고유 진동수, 저속충돌, 고속충돌, 차체 중량 등이다. 설계변수는 ASF 단면의 11개 두께를 모두 선정하며 최소 해석을 위한 불완전축소합성법-Ⅱ을 이용한다. 그리고 이 DOE Table을 이용하여 Meta Model을 생성한다. 본 논문에서는 실험치의 Noise Factor까지 고려한 Kriging Model을 기반으로 차여 다분야 제약조건을 DFSS를 적용한 강건 신뢰성 최적설계를 하였다. 그 결과 11개의 설계 변수를 고려한 ASF 차체 최적설계를 21회의 해석으로 기존 모델 대비 16%정도 경량화를 이루었다.
An ASF(Aluminum Space Frame) B.I.W is optimized for reducing the weight while satisfying DFSS constraints such as static stiffness, vibration, low- and high- speed crash performances. The ASF design having 11-design variable is a large scaled problem. In this thesis, ISCD-Ⅱ was used for Kriging mode...
An ASF(Aluminum Space Frame) B.I.W is optimized for reducing the weight while satisfying DFSS constraints such as static stiffness, vibration, low- and high- speed crash performances. The ASF design having 11-design variable is a large scaled problem. In this thesis, ISCD-Ⅱ was used for Kriging modeling. Kriging modeling was used to make up for the weak points in non-linear status. The result through Kriging modeling was used by a input data of R-Inopl. If the result of R-Inopl didn't agree optimized solution, this is used a input data of R-Inopl. The optimized solution is sequentially approached by this method. The result reduced the 16% Weight of ASF. The result is verified by PB DOE and acquired the confidence of a level of 6 sigma.
An ASF(Aluminum Space Frame) B.I.W is optimized for reducing the weight while satisfying DFSS constraints such as static stiffness, vibration, low- and high- speed crash performances. The ASF design having 11-design variable is a large scaled problem. In this thesis, ISCD-Ⅱ was used for Kriging modeling. Kriging modeling was used to make up for the weak points in non-linear status. The result through Kriging modeling was used by a input data of R-Inopl. If the result of R-Inopl didn't agree optimized solution, this is used a input data of R-Inopl. The optimized solution is sequentially approached by this method. The result reduced the 16% Weight of ASF. The result is verified by PB DOE and acquired the confidence of a level of 6 sigma.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.