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실험계획법을 적용한 포의 강선 형상최적설계
Barrel Rifling Shape Optimization by Using Design of Experiment Approach 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.36 no.8, 2012년, pp.897 - 904  

강대오 ((주)최적설계연구소) ,  우윤환 (한성대학교 기계시스템공학과) ,  차기업 (국방과학기술연구소)

초록
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강선설계문제는 실수형 설계변수인 형상변수와 정수형 설계변수인 강선의 개수로 이루어져 있다. 또한, 탄이 강선의 통과하는 거동을 표현하기 위하여 비선형 유한요소 해석을 사용하므로 많은 해석시간이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 실험계획법 기반의 효율적인 강선설계 방법을 제안한다. 첫 번째로, 3 개의 형상변수와 1 개의 정수형 변수를 포함하는 4 개의 설계변수에 대해서 보스의 직교배열표를 사용하여 25 개의 실험점을 생성한 후 각 실험점에 대해서 비선형 유한 요소 해석을 수행한다. 다음으로는 포열에서 탄이 탈출할 때의 탄의 속도와 각속도를 만족시키는 동시에 탄의 저항력을 최소화 하기 위해서 가상설계개념을 수행한다. 제안하는 가상설계개념은 설계 목적과 제약조건 그리고 효과분석을 포함하는 범함수로 생성된다. 마지막으로 가상설계개념으로부터 주어지는 새로운 설계는 초기 설계보다 나은 결과를 보여주고 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The rifling design problem has continuous-type shape variables and an integral number of riflings. In addition, it requires considerable time for analysis because its behavior should be described by a nonlinear finite element model (FEM). Therefore, this study presents an efficient design process fo...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 따라 본 연구에서는 실험계획법을 기반을 둔 최적설계변수 조합을 도출하는 설계프로세스를 제안한다.(1,2) 특히 대부분의 설계문제들이 각 성능지수를 최적화하는 설계변수 조합은 적절한 타협(Trade-Off)이 존재하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위하여 최적화 문제를 하나의 범함수로 표현하여 효과분석 기법으로 설계안을 도출하는 가상설계 개념(what-if design)를 사용하였다.
  • 이중 본 연구에서는 다중목적함수에 대한 효과 분석을 수행하여 최적설계변수 조합을 도출하는 설계프로세스를 제안하였다. 제안된 설계프로세스에서 주요기술인 실험계획법과 효과분석에 기반을 둔 가상설계개념(What-if study) 에 대해서 정리하면 다음과 같다.
  • 탄의 저항력을 최소화하는 강선 설계를 위해서, 본 연구에서는 What-if design기반의 최적설계변수 조합을 도출하는 설계 프로세스를 제안하였다. 설계변수는 강선의 개수와 형상을 선정하였고, 실험점은 보스의 직교 배열표 5수준을 사용해서 25개를 생성하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
강선이란 무엇인가 강선(rifling)이란 총열 안쪽(총강)의 나선형 홈을 말한다. 탄환은 강선을 따라 회전하여 회전 에너지를 갖게 되고 이로 인해 안정된 탄도를 가지게 된다.
실험계획법이란 무엇인가? 실험계획법이라 하면, 공정 또는 시스템의 입력 변수들에 대해서 의도적인 변화를 주어서 시험을 행함으로써 출력 반응의 변화에 대한 원인을 규명 할 수 있도록 하는 시험을 말한다. 입력 변수들의 의도적 변화에 대한 출력반응의 변화에 끼치는 영향을 분석하는 방법으로 효과분석(effect analysis)기법과 반응표면모델링(response surface modeling: RSM)기법이 있다.
유전자 알고리즘을 사용하여 강선을 설계하지 않는 이유는 무엇인가 이러한 강선을 설계하기 위해서는 강선의 형상이나 강선의 개수를 설계변수로 선정 할 수 있는데, 강선의 형상에 대한 설계변수 타입은 연속형이고 강선의 개수는 정수형 타입이기 때문에 구배(Gradient) 기반의 최적설계 알고리즘을 사용할 경우에는 최적해를 구하는 것이 쉽지가 않다. 또한 유전자 알고리즘을 사용할 경우에는 많은 수의 실험을 요구 하기 때문에 본 설계문제와 같이 해석시간이 많이 소요되는 설계문제에 경우에는 매우 비효율적이라 할 수 있다.
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참고문헌 (9)

  1. Krottmaier, J., 1993, Optimizing Engineering Designs, McGraw-Hill International Editions. 

  2. Montgomery, D. C., 1997, Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons. 

  3. Hedayat, A. S., Sloane, N. J. A. and Stufken, J., 1999, Orthogonal Arrays: Theory and Applications, Springer. 

  4. John, P. W. M., 1998, Statistical Design and Analysis of Experiments, Society for Industrial and Applied Mathematics. 

  5. Myers, R. H., Montgomery, D. C., 1995, Response Surface Methodology, Wiley Series In Probability and Statistics. 

  6. Osyczka, A., 1984, Multicriterion Optimization in Engineering with FORTRAN Programs, JOHN WILEY & SONS, New York, pp.23-42, 

  7. Kim, M.-S., 2011, User's Guide for EasyDesign, EasyDesign Version 2.0, Institute of Design Optimization, Inc. 

  8. Bose, R. C. and K. A. Bush, 1952. "Orthogonal Arrays of Strength Two and Three," Ann. Math Statist., Vol. 23, pp. 508-524. 

  9. Kwon, K. B. and Shin, D.Y, 2011, "Optimal Design of a Mini-loader Based on the Design of Experiments," Trans. of the KSME(A), Vol. 35, No. 6, pp.693-698. 

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