[논문]크리깅 모델을 이용한 자동차용 벤트 밸브의 최적설계

박창현; 이영미; 최동훈

크리깅 모델을 이용한 자동차용 벤트 밸브의 최적설계
Design Optimization of an Automotive Vent Valve Using Kriging Models 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.19 no.6, 2011년, pp.1 - 9

박창현 (한양대학교 대학원 기계공학과) , 이영미 (한양대학교 공학대학원 기계 및 산업공학과) , 최동훈 (한양대학교 최적설계신기술연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the specifications of the components of the vent vale were optimally determined in order to enhance the performance of the vent valve. Design objective was to minimize fuel leakage while satisfying the design constraints on the performance indices. To obtain the optimum solution based on real experiments, several design techniques available in PIAnO, a commercial PIDO tool, were used. First, an orthogonal array was used to generate training design points and then real experiments were performed to measure the experimental data at the training design points. Next, Kriging metamodels for the objective function and design constraints were generated using the experimental data. Finally, a genetic algorithm was employed to obtain the optimization results using the Kriging models. Fuel leakage of the optimized vent valve was found to be reduced by 95.8% compared to that of the initial one while satisfying all the design constraints.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구에서는 누유시험(RLT)에서 연료의 누유량(L) 최소화를 목적함수로 선정하였다.
본 논문에서는 벤트 밸브의 누유량을 최소화 하기 위한 최적설계를 수행하였으며, 그 결론은 다음과 같다.
3.4 압력강하시험

압력강하시험(pressure drop test)의 첫 번째 목적은 시중 주유속도 보다 빠른 주유속도에 의해 발생하는 압력강하로 인한 벤트 밸브의 닫힘 여부를 평가하는 것이다. 두 번째는 주유소 저장고의 차가운 연료가 더운 대기 온도로 인해 온도가 상승한 빈 상태의 연료탱크에 주유될 경우 급속한 압력 상승으로 인한 이른 주유차단(shutoff) 여부를 평가하는 것이다.

가설 설정

5) 주유시험에서 주요속도에 따른 연료탱크의 연료량은 허용값 이내여야 한다.

제안 방법

1) 설계요구사항을 바탕으로 벤트 밸브의 누유량을 최소화하는 설계문제를 정식화 하였다.
2) 벤트 밸브의 성능을 정확히 예측하면서 설계의 효율성을 높이기 위해 직교배열표를 이용하여 실험계획을 세우고, 실험계획에 따라 벤트 밸브의 성능시험을 수행하였으며, 시험 결과를 바탕으로 근사모델인 크리깅 모델을 생성하였다.
과거에는 양산에 앞서 시제품을 제작하여 벤트 밸브의 성능을 평가하였다. 이러한 평가방법은 실제 작동환경 하에서 제품의 성능을 검증하는 최선의 방법이지만, 시험조건에 따라 불확실성이 증가될 수 있고, 반복적인 시제품 제작은 개발 기간 및 비용 증가를 초래한다.
압력강하시험(pressure drop test)의 첫 번째 목적은 시중 주유속도 보다 빠른 주유속도에 의해 발생하는 압력강하로 인한 벤트 밸브의 닫힘 여부를 평가하는 것이다. 두 번째는 주유소 저장고의 차가운 연료가 더운 대기 온도로 인해 온도가 상승한 빈 상태의 연료탱크에 주유될 경우 급속한 압력 상승으로 인한 이른 주유차단(shutoff) 여부를 평가하는 것이다. 시험장비는 Fig.
특히, 실제 벤트 밸브의 다양한 성능 검증시험 결과를 바탕으로 근사모델을 이용한 최적설계는 시도되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 자동차용 벤트 밸브의 연료누출방지성능을 정확히 예측하면서 설계의 효율성을 높이기 위해 실험계획법 중의 하나인 직교배열법(orthogonal array)을 사용하여 실험을 계획하고, 이에 따라 다양한 벤트 밸브 성능시험을 수행한 후, 각 실험점과 시험결과들을 기반으로 근사모델인 크리깅(Kriging) 모델을 생성하였다. 크리깅 모델을 이용한 최적설계에서 이산변수를 다루기 위해 전역최적화기법 중의 하나인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하고, 최적화된 부품의 누유시험을 통해 연료누출방지성능을 검증하였다.
본 논문에서는 설계변수의 개수와 수준수, 직교성을 고려하여 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO(Process Integration, Automation, and Optimization)⁵⁾에서 제공하는 직교배열표 중의 하나인 L₃₆(6³3³2¹)을 이용하여 실험계획을 세우고, 벤트 밸브의 성능 검증시험을 수행하였다.
본 논문에서는 여섯 가지의 설계변수 수준을 4.1.2절에 따라 이산화하였다. 또한 목적함수와 구속조건 계산에 사용되는 시험 관련 성능지수들은 4.
2절에서 기술한 서른여섯개의 실험점과 각 실험점에서의 성능 검증시험 결과를 PIAnO상에서 문서 형태로 불러들인 후 PIAnO에서 제공하는 근사화기법을 이용하여 생성할 수 있다. 이러한 방법을 통해 누유시험의 공기 누기량과 연료 누유량(A^RLT#1, L^RLT#2), 연료요동시험의 연료 넘침량(L^ST#1, L^ST#2), 개폐시험의 유지 압력(P^RoT), 압력강하시험의 강하 압력(P^PDT) 및 주유시험의 연료량(V^RfT#1, V^RfT#2, V^RfT#3, V^RfT#4, V^RfT#5, V^RfT#6)에 해당하는 열두 개의 성능지수를 크리깅 모델로 각각 생성하였다.
직교배열표에 따라 서른여섯 가지의 벤트 밸브를 구성하였고 각각의 벤트 밸브에 대해 다섯 가지의 성능검증 시험을 수행하였다. 시험 결과, 열여섯 가지의 벤트 밸브만이 모든 성능검증 시험의 기준을 만족하였다.
따라서 본 논문에서는 자동차용 벤트 밸브의 연료누출방지성능을 정확히 예측하면서 설계의 효율성을 높이기 위해 실험계획법 중의 하나인 직교배열법(orthogonal array)을 사용하여 실험을 계획하고, 이에 따라 다양한 벤트 밸브 성능시험을 수행한 후, 각 실험점과 시험결과들을 기반으로 근사모델인 크리깅(Kriging) 모델을 생성하였다. 크리깅 모델을 이용한 최적설계에서 이산변수를 다루기 위해 전역최적화기법 중의 하나인 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하고, 최적화된 부품의 누유시험을 통해 연료누출방지성능을 검증하였다.

대상 데이터

근사모델은 관심영역의 일부 또는 전체 영역 내에서 실제 해석모델의 반응값과 변수값과의 관계를 근사화 한다. 본 논문에서는 근사모델로 크리깅 모델을 선정하였다.
설계변수는 벤트 밸브의 주요부품인 어퍼 스프링과 로워 스프링, 씰 러버, 플랜지에서 선정하였다.

이론/모형

3절에서 생성한 열두 개의 크리깅 모델이기 때문에 반복과정이 필요한 최적설계를 수행하는데 많은 시간이 요구되지 않는다. 따라서 최적화기법으로 유전 알고리즘을 선정하였으며, 유전 알고리즘은 PIAnO에서 제공하는 것을 사용하였다.
본 논문에서는 최적화기법으로 유전 알고리즘을 선정하였다.
최적설계는 PIAnO상에서 생성된 크리깅 모델과 유전 알고리즘을 이용하여 수행하였다. 최적설계 결과, 주어진 구속조건(G₁~G₁₂)을 모두 만족하면서 정상 수렴하였다.

성능/효과

1) 누유시험 중 지그 경사 90°, 1.25 kPa 압력 인가상태에서 벤트 밸브의 연료 누유량과 공기 누기량은 최소화 되어야 한다.
2) 연료요동시험에서 벤트 밸브의 연료 넘침량은 허용값 이하여야 한다.
3) 개폐시험에서 벤트 밸브가 유지해야 하는 압력은 허용값 이상이어야 한다.
3) 유전 알고리즘을 이용한 최적설계 결과, 모든 구속조건을 만족하면서 초기 모델에 비해 연료 누유량을 95.8% 감소시킬 수 있는 최적의 벤트 밸브 설계변수값을 구하였다. 또한 실제 누유시험을 통해 누유량 감소를 확인하여 본 논문에서 적용한 설계 방법의 타당성을 보였다.
4) 압력강하시험에서 밴브 밸브의 압력 강하량은 허용값 이하여야 한다.
1 cc이었다. 또한 누유시험(Fig. 9)과 연료요동시험(Fig. 10), 개폐시험(Fig. 11), 압력강하시험(Fig. 11), 주유시험 (Fig. 12~14)에 관련된 12개의 구속조건(G₁~G₁₂)은 제한값을 모두 만족하였다. 여기서 Fig.
8% 감소시킬 수 있는 최적의 벤트 밸브 설계변수값을 구하였다. 또한 실제 누유시험을 통해 누유량 감소를 확인하여 본 논문에서 적용한 설계 방법의 타당성을 보였다.
직교배열표에 따라 서른여섯 가지의 벤트 밸브를 구성하였고 각각의 벤트 밸브에 대해 다섯 가지의 성능검증 시험을 수행하였다. 시험 결과, 열여섯 가지의 벤트 밸브만이 모든 성능검증 시험의 기준을 만족하였다. 특히 누유시험에서의 공기 누기량과 연료 누유량에 대한 기준 위배인 경우가 가장 많음을 확인하였다.
특히 누유시험에서의 공기 누기량과 연료 누유량에 대한 기준 위배인 경우가 가장 많음을 확인하였다. 이를 통해 누유시험의 결과가 설계변수에 민감한 성능지수임을 알 수 있다.
최적설계는 PIAnO상에서 생성된 크리깅 모델과 유전 알고리즘을 이용하여 수행하였다. 최적설계 결과, 주어진 구속조건(G₁~G₁₂)을 모두 만족하면서 정상 수렴하였다.

후속연구

본 연구에서 적용한 설계 방법은 벤트 밸브와 유사한 다양한 밸브의 설계 및 개발에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
하지만 최적의 설계변수값은 성능지수들의 근사 모델인 크리깅 모델을 사용하여 결정된 값이므로 최적의 설계변수값에 따라 구성된 새로운 벤트 밸브의 성능 검증시험이 수행되어야 한다. 최적의 설계변수값을 적용한 다섯 가지 성능 검증시험 결과를 초기모델 시험 결과와 비교하여 Fig.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최적설계기법의 단점은?	하지만 최적설계기법은 일반적으로 최적해를 도출할 때까지 설계변수값을 지속적으로 변화시키면서 시스템의 응답을 매번 요구하기 때문에 1회 해석 시간이 긴 시뮬레이션 모델을 사용하는 최적설계문제의 경우 소요시간이 매우 길어질 수 있다. 또한 정상적인 수렴을 통한 최적해의 제공 시점을 예측하기란 매우 어려운 일이다. 이러한 단점은 짧은 제품 생산주기 내에 새로운 설계안 혹은 설계 개선안을 도출해 내야 하는 산업현장에서 최적설계가 적용되는 것을 어렵게 한다.
	실험계획법의 장단점은?	이에 반해 실험계획법(Design of Experiments; DOE)은 비록 최적해를 제공하지 못하지만 설계자가 미리 정한 예측 가능한 시간 내에 적절한 설계 개선안을 제공해 줄 수 있다는 장점이 있기 때문에 산업 현장에서 많이 사용되고 있다.
	기존의 시제품을 제작하여 벤트 밸브의 성능을 평가하는 방식의 단점을 극복하기 위해 나온 기법은?	이러한 단점을 보완하기 위해 제품의 성능 및 문제점을 사전에 예측할 수 있는 시뮬레이션기법이 도입되었으며, 근래 제품 개발에 있어서 시뮬레이션기법은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 향상과 더불어 제품 개발에 필수적인 요소가 되었다. 하지만 실제 작동환경을 고려한 복잡한 실제 시스템의 시뮬레이션 모델 생성과 검증이 어려울 수 있으며, 경우에 따라 과도한 해석시간이 요구된다.

참고문헌 (13)

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T. W. Simpson, J. J. Korte, T. M. Mauery and F. Mistree, "Comparisons of Response Surface and Kriging Models for Multidisciplinary Design Optimization," Proc. 7th AIAA/USAF/NASA/ ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis & Optimization, Vol.1, pp.381-391, 1998.
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R. L. Haupt and S. E. Haupt, Practical Genetic Algorithms, Wiley, New Jersey, 1998.

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