[논문]경량화를 위한 BIW 소재 최적설계

진성완; 박도현; 이갑성; 김창원; 양희원; 김대승; 최동훈

doi:10.7467/ksae.2013.21.4.016

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enh...

In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.

주제어

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문제 정의

^6,7) 차량의 동강성 값은 질량에 반비례한다. 따라서 BIW의 중량을 감소시키는 설계 목적을 달성하면 동강성 특성은 향상될 것이므로 본 연구에서는 설계 해를 얻는 시간을 줄이기 위하여 동강성 해석을 생략하였다. 본 논문에서는 정강성 값들이 설계 기준으로 삼은 실제 차체 모델의 정강성 값들을 유지하여야 한다는 조건을 설계 요구사항으로 고려하였다.
BIW(Body In White)는 자동차 전체 무게의 30% 가량을 차지하기 때문에 BIW 경량화는 자동차 경량화에 큰 효과를 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량의 요구 성능을 만족하는 범위 안에서 BIW의 소재를 강철에서 알루미늄으로 바꾸어 경량화 하는 자동최적설계를 구축하였다. 실험계획법 (Design Of Experiment; DOE)에 의해 직교배열법 (Orthogonal Array; OA)을 사용하여 실험점을 선정하고 1차 회귀(linear polynomial regression) 모델을 생성하였다.

가설 설정

이것은 운전자 및 탑승자의 승차감뿐만 아니라, 안전성에도 큰 영향을 미치기 때문에 설계 단계에서 반드시 고려해야 한다.^6,7) 차량의 동강성 값은 질량에 반비례한다. 따라서 BIW의 중량을 감소시키는 설계 목적을 달성하면 동강성 특성은 향상될 것이므로 본 연구에서는 설계 해를 얻는 시간을 줄이기 위하여 동강성 해석을 생략하였다.

제안 방법

1) BIW의 중량을 최소화 하도록 설계변수와 설계 요구사항을 정하고 설계문제를 정식화 하였다.
3) 1차 회귀 모델과 진화 알고리즘을 이용하여 최적 설계를 수행하였다. 그 결과, 모든 설계 요구사항을 만족하면서 목적함수인 중량을 초기모델에 44.
는 Table 1과 같이 1에 매우 가까운 정확한 값이다. 그러므로 본 논문에서는 직교배열법으로 선정한 120개의 실험점을 사용하여 1차 회귀 모델을 생성하고 메타모델 기반의 근사 최적설계를 수행하였다. 중량과 굽힘강성, 비틀림강성에 대한 1차회귀 모델의 예측값과 실제 해석값을 Fig.
본 논문에서는 정강성 값들이 설계 기준으로 삼은 실제 차체 모델의 정강성 값들을 유지하여야 한다는 조건을 설계 요구사항으로 고려하였다.
가공 상의 문제로도 고강도 강의 두께를 줄이는 데는 한계가 있기 때문에 무게를 더 줄이기 위해서는 구조의 변경이나 경량소재의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 강성이 필요한 부분에는 강철을 사용하고, 강성에 큰 영향이 없는 부위에 경량소재인 알루미늄을 적용함으로써 BIW의 무게 저감을 달성할 수 있었다.
본 장에서는 BIW 경량화를 위한 소재 최적설계의 설계 요구사항과 설계변수를 정의하고 설계문제를 정식화 하였다.
1과 같이 프론트 바디(front body) 부재 16개와 언더 바디(under body) 부재 14개, 사이드 바디(side body) 부재 23개와 루프(roof), 루프 레일(roof rail) 등을 구성하는 부재 4개, 리어 바디(rear body) 부재 3개이다. 설계변수는 강철과 알루미늄 2개의 소재 중 1개를 선택하도록 하였다.

대상 데이터

본 논문에서는 BIW의 성능에 크게 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요부재 60개를 선정하였다. 선정된 주요부재는 Fig.
본 논문에서는 강철과 알루미늄, 2종류의 소재만 사용하기 때문에 선형성도 잘 표현할 수 있는 2수준 직교배열법 OA L120(260)을 사용하여 120개의 실험점을 선정하였다.
본 설계문제에서는 목적함수인 중량을 최소화하기 위해 60개 부재의 소재를 정한다. 구속조건은 굽힘강성과, 비틀림강성이 허용된 값 이상이어야 한다.
본 논문에서는 BIW의 성능에 크게 영향을 미칠 것으로 예상되는 주요부재 60개를 선정하였다. 선정된 주요부재는 Fig. 1과 같이 프론트 바디(front body) 부재 16개와 언더 바디(under body) 부재 14개, 사이드 바디(side body) 부재 23개와 루프(roof), 루프 레일(roof rail) 등을 구성하는 부재 4개, 리어 바디(rear body) 부재 3개이다. 설계변수는 강철과 알루미늄 2개의 소재 중 1개를 선택하도록 하였다.

데이터처리

2) 실험계획법에 의해 직교배열법을 이용하여 중량 계산 및 정강성 해석을 수행하였으며, 해석결과를 바탕으로 1차 회귀 모델을 생성하였다.
본 논문에서는 정강성 값들이 설계 기준으로 삼은 실제 차체 모델의 정강성 값들을 유지하여야 한다는 조건을 설계 요구사항으로 고려하였다. 설계 과정에서의 정강성 값들을 산출하기 위하여 상용 해석 프로그램인 Abaqus⁸⁾를 사용하여 굽힘강성(bending stiffness)과 비틀림강성(torsional stiffness) 해석을 수행하였다.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 전역 최적해를 탐색할 수 있을 뿐만 아니라, 소재선정을 위해 이산형 변수를 효과적으로 다룰 수 있는 진화알고리즘을 사용하였다. 함수 계산은 시간비용이 매우 적은 근사모델을 사용함으로 수치적인 부담은 없다.
본 연구에서는 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO⁹⁾가 제공하는 메타 모델링 기법을 이용하여 최적설계를 수행하였다.
실험계획법 (Design Of Experiment; DOE)에 의해 직교배열법 (Orthogonal Array; OA)을 사용하여 실험점을 선정하고 1차 회귀(linear polynomial regression) 모델을 생성하였다. 소재 선정을 위해 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm; EA)을 사용하여 최적해를 도출하여 경량화 하였다.
따라서 본 논문에서는 차량의 요구 성능을 만족하는 범위 안에서 BIW의 소재를 강철에서 알루미늄으로 바꾸어 경량화 하는 자동최적설계를 구축하였다. 실험계획법 (Design Of Experiment; DOE)에 의해 직교배열법 (Orthogonal Array; OA)을 사용하여 실험점을 선정하고 1차 회귀(linear polynomial regression) 모델을 생성하였다. 소재 선정을 위해 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm; EA)을 사용하여 최적해를 도출하여 경량화 하였다.

성능/효과

1차 회귀 모델과 진화 알고리즘을 이용하여 최적 설계를 수행한 결과, 주어진 설계 요구사항을 모두 만족하면서 정상 수렴하였다. Fig.
3) 1차 회귀 모델과 진화 알고리즘을 이용하여 최적 설계를 수행하였다. 그 결과, 모든 설계 요구사항을 만족하면서 목적함수인 중량을 초기모델에 44.8% 감소시킨 최적해를 구하였다.
근사 모델을 사용하여 해석의 시간비용을 감소시켰고, 이것을 통해 근사모델 기반 최적설계의 유효성을 검증할 수 있다. 최적설계 결과 설계변수의 변화를 살펴보면 60개 부재가 모두 강철인 Baseline에서 49개 부재를 알루미늄으로 변경하여 설계요구사항을 만족하며 중량을 감소시킬 수 있었다.
최적해에서의 성능지수들을 살펴보면 굽힘강성과 비틀림강성이 모두 구속조건의 하한치에 걸려있다. 두 강성 중 하나가 하한치보다 높다면 그만큼 더 중량을 감소할 수 있음을 의미하는데 최적설계기법을 도입하여 소재를 적절히 배치함으로써 두 개의 구속조건이 동시에 하한치에 걸려있는 설계안을 도출해 낼 수 있었다. 이를 통해 주어진 구속조건을 만족하는 범위 내에서 무게를 최소한으로 줄인 것을 확인할 수 있다.
본 연구를 통해 제시된 PIDO 기술을 이용한 연구 방법은 메타모델 기반 최적설계의 유용성 및 유효성을 입증하였다. 또한 이러한 접근방법은 향후 많은 산업제품 설계의 해석 및 설계 프로세스에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
근사 모델을 사용하여 해석의 시간비용을 감소시켰고, 이것을 통해 근사모델 기반 최적설계의 유효성을 검증할 수 있다. 최적설계 결과 설계변수의 변화를 살펴보면 60개 부재가 모두 강철인 Baseline에서 49개 부재를 알루미늄으로 변경하여 설계요구사항을 만족하며 중량을 감소시킬 수 있었다.
Baseline은 초기모델이고, Linear PR은 근사모델의 예측값이며, Optimum은 근사최적해에서 실제해석을 수행한 결과이다. 최적설계의 결과는 Fig. 4와 같이 모든 구속조건을 만족하면서, 중량을 Baseline에 비해 44.8% 감소시킨 설계안을 구할 수 있었다.

후속연구

본 연구를 통해 제시된 PIDO 기술을 이용한 연구 방법은 메타모델 기반 최적설계의 유용성 및 유효성을 입증하였다. 또한 이러한 접근방법은 향후 많은 산업제품 설계의 해석 및 설계 프로세스에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
또한 추후 연구로 스틸과 알루미늄 이외의 마그네슘, 플라스틱 등의 재료를 추가한 소재배치 최적화에 대해 연구할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	차체의 전체 중량을 줄이기 위한 경량화 방법에는 어떤 방법들이 있는가?	1) 그 중에서도 에너지를 절약하기 위한 대책으로 자동차의 구조설계에 관한 경량화 기술의 연구와 동시에 내구성 확보 및 원가 절감을 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 차체의 전체 중량을 줄이기 위한 경량화 방법으로는 부재의 형상이나 두께 등을 변경하는 방법과, 고강도강이나 알루미늄과 같은 이종 소재를 적용하는 방법 등이 있다.
	무게를 더 줄이기 위해서는 구조의 변경이나 경량소재의 도입이 필요한 이유는 무엇인가?	경량화와 관련된 기존의 연구를 살펴보면 주로 고강도 강재의 두께를 줄임으로써 무게를 줄이고자 하였으나2-5) 두께의 변경을 통한 경량화에는 한계가 다가오고 있다. 가공 상의 문제로도 고강도 강의 두께를 줄이는 데는 한계가 있기 때문에 무게를 더 줄이기 위해서는 구조의 변경이나 경량소재의 도입이 필요하다. 본 연구에서는 강성이 필요한 부분에는 강철을 사용하고, 강성에 큰 영향이 없는 부위에 경량소재인 알루미늄을 적용함으로써 BIW의 무게 저감을 달성할 수 있었다.
	본 논문에서 BIW의 소재를 강철에서 알루미늄으로 바꾸어 경량화하는 자동최적설계를 구축한 이유는 무엇인가?	BIW(Body In White)는 자동차 전체 무게의 30% 가량을 차지하기 때문에 BIW 경량화는 자동차 경량화에 큰 효과를 기대할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량의 요구 성능을 만족하는 범위 안에서 BIW의 소재를 강철에서 알루미늄으로 바꾸어 경량화 하는 자동최적설계를 구축하였다.

참고문헌 (12)

J. S. Koo and H. J. Cho, "Weight-reduction Prediction for the Conceptual Design of Carbody with Shell Type Section Using the Material Substitution Technique," Transactions of KSAE, Vol.15, No.4, pp.17-26, 2007.
Y. Zhang, P. Zhu, G. L. Chen and Z. Q. Lin, "Study on Structural Lightweight Design of Automotive Front Side Rail Based on Response Surface Method," Journal of Mechanical Design, Vol.129, No.5, pp.553-557, 2007.

상세보기
P. Zhu, Y. Zhang and G. L. Chen, "Metamodelbased Lightweight Design of an Automotive Front-body Structure Using Robust Optimization," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D-Journal of Automobile Engineering, Vol.223, No.9, pp.1133-1147, 2009.

상세보기
K. H. Lee, J. K. Shin, S. I. Song, Y. M. Yoo and G. J. Park, "Automotive Door Design using Structural Optimization and Design of Experiments," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D-Journal of Automobile Engineering, Vol.217, No.10, pp.855-865, 2003.

상세보기
M. K. Shin, B. S. Kang and G. J. Park, "Application of the Multidisciplinary Design Optimization Algorithm to the Design of a Belt-integrated Seat while considering Crashworthiness," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D-Journal of Automobile Engineering, Vol.219, No.11, pp.1281-1292, 2005.

상세보기
Y. K. You, H. J. Yim and K. C. Kim, "Development of an Optimal Design Program for Vehicle Side Body Considering the B.I.W Stiffness and Light Weight," KSAE Spring Conference Proceedings, pp.1729-1735, 2006.
J. Maeng and C. Cho, "Concept Car Development using Personal Digital Design Process based on Engineering Technology," Transactions of KSAE, Vol.18, No.5, pp.9-19, 2010.
Abaqus 6.8-1 Analysis User's Manual, Dassault Systemes Simulia Corp., 2008.
PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization) User's Manual, Ver.3.3, PIDOTECH Inc., 2011.
D. C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons, USA, 2005.
R. H. Myers and D. C. Montgomery, Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments, John Wiley & Sons, USA, 1995.
T. Back, Evolutionary Algorithms in Theory and Practice, Oxford University Press, Oxford, 1996.

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