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문제 정의
- 저자는 기존의 연구에서 2 단 크리깅 메타모델과 유전알고리즘을 이용하여 신뢰도를 계산하는 방법을 제안하고, 정규분포를 가지는 문제에 대해 그 정확성을 확인하였다.(14) 본 연구에서는 저자의 기존연구에서 제안된 신뢰도 계산방법의 효율성과 정확성을 다양한 분포를 가진 문제에 적용시켜신뢰도 지수를 구하는 대표적인 방법인 FORM 과 비교하여 신뢰도기반 최적설계로의 적용 가능성을 검토하였다. 최종적으로 크리깅 메타모델을 이용한 정확하고 효율적인 신뢰도기반 최적 설계방법론을 제안하고 기존의 방법과 효율성과 정확성 측면에서 비교하였다.
- (14) 신뢰도 계산에 활용된 매개변수(parameter) 값이나 수렴조건 등은 참고문헌(14)에 자세히 설명되어 있다. 본 연구에서는 저자의 기존 연구에서 제안된 신뢰도 계산 방법을 확장시켜 신뢰도 기반 최적설계에 적용하고자 한다. 제안된 크리깅 메타모델을 이용한 신뢰도 계산방법의 신뢰도 기반 최적설계로의 적용 가능성을 검토하기 위하여, 다양한 분포를 가지는 수학함수와 구조 문제를 선정하여 테스트하였다.
- 본 연구에서는 크리깅 메타모델과 유전알고리즘을 이용하여 효율적이고 정확한 신뢰도 계산 방법 및 신뢰도기반 최적설계 방법을 제안하였다. 제안된 신뢰도 계산방법을 다양한 분포를 가진 수치 예제와 구조문제에 적용한 결과, 제안된 신뢰도 계산 방법이 FORM 보다 효율적이고 정확한 결과를 보여줌을 확인하였다.
가설 설정
- 시스템 매개변수를 나타낸다. 확정론적 최적 설계에서는 관련 설계변수나 기하학적 치수, 하중, 재료 물성치 등이 모두 변동이 없는 일정한 값을 갖고 있다고 가정하고 설계를 수행한다. 그런 다음, 경험적으로 적절한 안전계수를 도입하여 이러한 분포특성을 고려한다.
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