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강건성 지수를 이용한 강건설계 기법의 개발
Development of a Robust Design Process Using a Robustness Index 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.27 no.8 = no.215, 2003년, pp.1426 - 1435  

황광현 (현대자동차 선행해석팀) ,  박경진 (한양대학교 기계, 정보경영공학부)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Design goal is to find the one that has the highest probability of success and the smallest variation. A robustness index has been proposed to satisfy these conditions. The two-step optimization process of the target problem requires a scaling factor. The search process of a scaling factor is replac...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 또한 평균을 목표값에 정확히 이동시키지못한 경우에 여러 가지 해가 존재하게 되고, 이러한 해들 중에서 좋은 강건해를 구별하는 과정으로강건성 지수의 사용이 필요하다. 강건설계의 해결과정으로 평균과 표준편차의 비연성화 설계를 구현한 후, 1) 변동을 줄임, 2) 제한조건을 만족하고평균을 목표에 근접시킨 후보설계 생성, 3) 강건성지수를 이용한 강건해 선택의 강건설계 과정을 제시하고자 한다.
  • 강건성 지수를 이용한 강건설계 방법의 타당성을 예제를 통하여 알아보았다. 간단한 함수문제, 3 부재 트러스와 25부재 전송탑의 목표값 문제를 예시하였다.
  • 본 연구에서는 설계범위와 목표값을 동시에 고려하는 강건성 지수를 사용하여 강건설계를 수행하는 과정에 대하여 기술한다. 강건설계의 목표값문제는 “변동을 줄여라”, “평균을 목표에 이동시켜라”의 두 가지 과정을 가진다.

가설 설정

  • 이를 회피하기 위해서는 설계변수들의수준을 변경하거나 설계변수와 교호작용을 적절히배치하여 문제를 해결할 수도 있다.('지3)그러나교호작용을 실험 해석 전에 파악하기는 어렵기 때문에 교호작용이 없는 것으로 가정하고, 실제 평균과 표준편차를 계산을 통하여 추정치를 확인하는 방법을 사용하였다. 또 한가지 주위 할 점은일원표를 통하여 얻어진 최적 해가 실험한 값보다좋지 않은 경우, 직교배열 실험에서의 최적 수준을 최적해로 사용한다.
  • 3단계: 구하여진 평균과 표준편차를 이용하여 시스 템의 확률밀도함수를 정규분포로 가정하였다. 이를 식 (1)에 대입하여 강건성 지수를 구하고, 강건성의 정도와 설계의 개선여부를 판단한다.
  • 설계변수의 변동량은 각각의 부재에 대하여 士 100 mn?로 가정하고, L” 표준 직교배열표를사용하여 외측배열에 배치하였다. 내측배열과 외측배열의 972(54x18)회 해석을 통하여 Table 12의설계변수별 일원표와 Table 13의 제곱합을 계산하였다.
  • % = 3, X: = 3 이다. 설계변수의 공차는 0.3으로 가정하였다. 함수 /■ 의 설계범위는 목표값의 10%이다.
  • 외측배열은 식 (15)를 이용하여 분산의 근사치를 구하였다. 설계변수의 표준편차는 문제에서 주어진 공차의 범위를 고려하여 sx, = 0.1, s” = 0.1 로 가정한다. Lg표준 직교배열을 사용하여 평균과 표준편차를 획득하였다.
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참고문헌 (15)

  1. Pahl, G., Beitz, W. and Wallace, K., 1988, Engineering Design: A Systematic Approach, Springer-Verlag, New York 

  2. Ullman, D. G., 1997, The Mechanical Design Process, 2nd ed, McGraw-Hill, Boston 

  3. Taguchi, G. B., Chowdhury, S. and Taguchi, S., 2000, Robust Engineering, McGraw-Hill, New York 

  4. Suh, N. P., 1990, The Principles of Design, Oxford University Press, New York 

  5. Box, G. E. P. and Fung, C., 1993, 'Is Your Robust Design Procedure Robust?,' Quality Engineering, Vol. 6, No. 3, pp. 503-514 

  6. Suh, N. P., 2001, Axiomatic Design: Advances and Applications, Oxford University Press, New York 

  7. Hwang, K. H. and Park, G. J., 2002, 'A New Information Index of Axiomatic Design for Robustness,' Transactions of KSME A, Vol. 26, No. 10, pp. 2073-2081 

  8. Park, K. S., 2001, 'Robust Design of a Vibratory Gyroscope Using Information Index,' Master thesis, Hanyang University, Seoul 

  9. Lee, K. H., Eom, I. S., Park, G. J. and Lee, I. W., 1994, 'A Study on the Robust Design for Unconstrained Optimization Problems,' Transactions of KSME A, Vol. 18, No. 11, pp. 2825-2836 

  10. Park, S. H., 1995, Modern Design of Experiments, Min-Young Sa, Seoul 

  11. Lee, K. H. and Park, G. J., 2002, 'Robust Optimization in Discrete Design Space for Constrained Problems,' AIAA Journal, Vol. 40, No. 4, pp. 774-780 

  12. Phadke, M. S., 1989, Quality Engineering Using Robust Design, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey 

  13. Hwang, K. H., Kwon, W. S., Lee, K. H. and Park, G. J., 2000, 'Design of Structure Using Orthogonal Array Considering Interactions in Discrete Design Spaces,' Transactions of KSME A, Vol. 24, No. 12, pp. 2952-2962 

  14. Vanderplaatts, G. V., 2000, Genesis Users Manual Ver. 6.0, VMA Engineering 

  15. Haug, E. J. and Arora, J. S., 1979, Applied Optimal Design: Mechanical and Structural Systems, Wiley, New York 

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