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문제 정의
- 메타모델은 실제의 복잡한 구조물의 거동을 수학적으로 나타낸 것으로써, 계산량이 많은 최적 설계 분야에 널리 활용되어졌다."” 크리깅 모델은 기존의 반응표면 모델로는 적용하기 어려웠던 비선형성이 큰 문제 나 설계변수가 많을 경우에도 활용될 수 있는 것으로 알려져 있다 V 본 연구에서는 크리깅 메타 모델과 유전자 알고리즘을 이용한 신뢰도 계산 방법을 제안하고, 이를 수학 예제와 실제 구조문제 에 적용시켜 그 타당성을 검토하고자 한다.
- 중심합성계획법의 경우, 확률변수의 수가 많아질 경우 표본점의 수가 급격히 늘어나는 단점이 있으며, Bucher-Bourgund 방법®)은 중심점과 그 중 심점으로부터 각각 ±k<7 만큼의 거리에 있는 축 점만을 이용하므로, 정확한 근사에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 적절한 표본 구간과 표 본점의 수를 선정하여 크리깅 메타모델을 구성한 후, 이를 신뢰도 계산에 이용하고자 한다.
가설 설정
- Table 4는 확률변수들의 평균값과 변동계수 (coefficient of variance, COV)를 나타내었으며, 모두 정규분포를 따르는 것으로 가정하였다. 변동 계수는 표준편차를 평균으로 나눈 것으로써, 확률변수의 변동 특성을 나타낸다.
- 본 연구에서는 피로 수명 상수인 er;, b, e'f, c를 임의성이 있는 확률변수로 가정하였다. Table 6은 확률변수들의 평균값, 변동계수, 그리고 상관관계를 나타낸 것으로써, 모두 정규분포를 따르는 것으로 가정하였다.㎛) 로우어 컨트롤 암에 대한 한계 상태 식은은 식 (17) 과 같이 부품의 최소수명이 20, 000 사이클보다 크도록 설정하였다.
- 본 연구에서는 피로 수명 상수인 er;, b, e'f, c를 임의성이 있는 확률변수로 가정하였다. Table 6은 확률변수들의 평균값, 변동계수, 그리고 상관관계를 나타낸 것으로써, 모두 정규분포를 따르는 것으로 가정하였다.
- 수치 예제에 사용된 확률변수는 모두 정규분포를 가지는 것으로 가정하였으며, Table 2는 각각의 확률변수의 평균과 표준편차를 나타낸 것이다. Table 3은 제안된 신뢰도 계산 방법을 이용하여 주어진 예제에 대해 신뢰도 계산을 수행한 결과를 나타낸 것이다.
- 크리깅 메타모델은 표본점들에서의 오차가 서로 독립적이지 않고 또한 서로 연관성을 가진다고 가정한다. 전산실험의 경우 동일한 입력에 대해 동일한 결과가 계산되므로, 실험과정에서의 랜덤 오차는 없다.
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