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[국내논문] 기술적 설계제약을 고려한 강건설계법
Robust Design Methodology under Design Constraints 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.35 no.4, 2007년, pp.52 - 60  

김경모 (금오공과대학교 신소재시스템공학부(산업시스템공학))

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A multi-attribute robust design methodology is presented. This method can be applied where there are various technical constraints in design variables, multiple potentially conflicting design attributes, and uncontrollable noise variables. Two forms of technical constraints, soft and hard constraint...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 할 것이다. 본 연구는 제약식이 존재하는 다수속성 강건 설계문제를 효용함수를 사용하여 모형화 하는 것을 일차적인 목표로 하고 있으므로, 문제에 종속적인 해법절차의 효율성에 대해서는 추후의 연구과제에서 다루고자 한다.
  • 또한 설계에는 설계자가 제어하지는 못하나 설계 속성이나 설계 제약에 영향을 주는 변수 (즉, 잡음)가 존재한다. 본 연구에서는 다수의 설계 속성과 경성 및 연성제약이 존재하고 설계자가 통제할 수 없는 잡음이 존재하는 상황에서, 다수속성 효용함수를 이용하여 강건한 설계조건을 결정하는 절차를 제시하고자 한다. 아울러 제안된 강건 설계 절차의 유용성을 I-Beam 설계문제를 통하여 보이고자 한다.
  • 본 연구에서는 설계변수에 대한 다양한 형태의 기술적 제약을 갖는 경우에 대한 강건 설계방법을 제시하고, I-Beam 설계사례에 적용해 봄으로써 제안된 방법의 유용성을 확인하였다. I-Beam 설계문제는 단일속성 설계문제이지만, 다수속성에 대한 설계에서도 효용함수를 사용함으로써 단일속성 설계문제와 수학적 구조가 동일하게 변환되므로 I-Beam 문제에서오+ 동일한 해법절차를 적용할 수 있다.
  • 한편, 설계과정에서 의사결정을 담당하는 설계자의 입장에서 볼 때 잡음이 존재하더라도 안정된 만족도를 주는 설계조건이 선호될 것이다. 연구에서는 잡음 하에서 안정된 설계자 만족도를 주는 설계조건을 넓은 의미에서의 강건한 설계조건으로 생각한다. 즉, 큰 효용함수의 값을 안정적으로 주는 조건을 강건한 설계조건으로 평가하기로 한다.
  • 본 연구에서는 다수의 설계 속성과 경성 및 연성제약이 존재하고 설계자가 통제할 수 없는 잡음이 존재하는 상황에서, 다수속성 효용함수를 이용하여 강건한 설계조건을 결정하는 절차를 제시하고자 한다. 아울러 제안된 강건 설계 절차의 유용성을 I-Beam 설계문제를 통하여 보이고자 한다.

가설 설정

  • 사용하기로 한다. 그리고 경성제약은 정의에 의해서 식 (14) 와 같이 표현되며, 설계자에 의해 사전에 설정된 전체 연성제약의 최소 만족도는 <=0.8 이라고 가정한다(이후에 u; 변화에 따른 최적해의 변화에 대해 민감도 분석을 실시함).
  • 공학적 설계과정을 대안의 평가 및 선택과정으로 본다면, 그 선택의 기준은 성능에 대한 객관적 평가(즉, 설계속성의 값)가 중요하지만 결국 이러한 평가는 설계 대안의 선택으로 얻어진 설계속성에 대한 설계자 만족도에 의존한다고 볼 수 있다. 그리고 설계자 만족도는 설계속성에 대한 설계 목표치에 근거하여 결정될 것이다. 이러한 논리를 다음과 같이 강건 설계에 적용해 볼 수 있다.
  • 사용하여 변동의 크기를 고려한다 rPhadke, 1989j . 실제 설계에서는 잡음인자에 대한 조사를 통해 b 를 결정하여야 하나, 본 사례에서는 편의상 잡음에 의한 설계변수 X= {xv xv x3, 변동을 Iyer and Krishnamurty(1998) 의 경우와 동일하게 정격치 (nominal value)의 ±5% 라고 가정한다. 즉, <표 1> 과 같이 Z8(27) 직교배열표의 1열, 2열, 4열, 7열에 설계변수를 배치하면, 잡음조건에 따라<표 2>의 % = {xw x2i, r3i, xv} 와 같이 변동한다고 볼 수 있다.
  • 으로 결정했다면 주변 온도 등 저항값에 영향을 주는 조건들이 변하더라도 언제나 10Ω의 값을 가진다고 간주하며, 화학공정의 설계에서 반응온도를 50°C7 로 결정했다면 온도조절기의 온도조절능력 등 반응온도에 영향을 주는 조건이 변하더라도 언제나 50°C7 를 가진다는 것을 가정하고 설계 최적화를 추구한다.
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참고문헌 (20)

  1. Ames, A. E., Mattucci, N., MacDonald, S., Szonyi, G. and Hawkins, D. M. (1997), 'Quality Loss Functions for Optimization Across Multiple Response Surfaces', Journal of Quality Technology, Vol. 29, pp. 339-346 

  2. Del Castillo, E. and Montgomery, D. C. (1993), 'A Nonlinear Programming Solution to the Dual Response Problem', Journal of Quality Technology, Vol. 25, pp. 199-204 

  3. Del Castillo, E., Montgomery, D. C. and McCarville, D. R. (1996), 'Modified Desirability Functions for Multiple Response Optimization', Journal of Quality Technology, Vol. 28, pp. 337-345 

  4. Derringer, G. and Suich, R. (1980), 'Simultaneous Optimization of Several Response Variables', Journal of Quality Technology, Vol. 12, pp, 214-219 

  5. Fichitali, J., Van De Voort, F. R. and Khuri, A. I. (1990) , 'Multiresponse Optimization of Acid Casein Production', Journal of Food Process Engineering, Vol. 12, pp. 247-258 

  6. Fischer, G. W. (1979), 'Utility Models for Multiple Objective Decisions : Do They Accurately Represent Human Preferences?', Decision Sciences, Vol. 10, pp. 451-479 

  7. Gold, S. and Krishnamurty, S (1997), 'Trade -offs in Robust Engineering Design', Proceedings of ASME-DETC'97, Sacramento, CA, pp. 1-8 

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  10. Iyer, H. V. and Krishnamurty, S. (1998), 'A Preference-Based Robust Design Metric', Proceedings of 1998 ASME Design Engineering Technical Conferences, DETC98/DAC-5625 

  11. Keeney, R' L. and Raiffa, H. (1993). Decisions with Multiple Objectives : Preferences and Value Tradeoffs, 2nd ed., John Wiley & Sons Inc., NY 

  12. Khuri, A. I. and Conlon, M. (1981), 'Simultaneous Optimization of Multiple Responses Represented by Polynomial Regression Functions' , Technometrics, Vol. 23, pp, 363-375 

  13. Lind, E. E., Goldin, J. and Hickman, J. B. (1960), 'Fitting Yield and Cost Response Surfaces', Chem. Eng. Prog., Vol. 56, pp. 62-68 

  14. Messac, A. (1996), 'Physical Program -ming : Effective Optimization for Computational Design', AIAA Journal, Vol. 34, pp, 149-158 

  15. Mira-Quesada, G. and Del Castillo, E. (2004). 'Two Approaches for Improving the Dual Response Method in Robust Parameter Design' , Journal of Quality Technology. Vol. 36. pp, 154-168 

  16. Olson. D. L. and Moshkovich, H. M. (1995), 'Consistency and Accuracy in Decision Aids : Experiments with Four Multiattribute Systems' , Decision Sciences, Vol. 26, No.6, pp. 723-748 

  17. Otto, K. N. and Antonsson, E. K. (1991), 'Trade-Off Strategies in Engineering Design' , Research in Engineering Design, Vol. 3, pp. 87-103 

  18. Phadke, M S. (989), Quality Engin -eering Using Robust Design, Prentice Hall, NJ 

  19. Thurston, D. L. (1991), 'A Formal Method for Subjective Design Evaluation with Multiple Attributes' , Research in Engineering Design, Vol. 3, pp. 105-122 

  20. Yang, J. B. and Sen P. (1996), 'Preference Modeling by Estimating Local Utility Functions for Multiobjective Optimization' , European Journal of Operational Research, pp. 115-138 

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