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성능 모멘트 적분법을 이용한 제작공차에 의해 발생하는 스피커 성능함수의 확률분포 특성 예측
Prediction of Probabilistic Distribution of a Loudspeaker's Performance Due to Manufacturing Tolerances by Performance Moment Integration Method 원문보기

韓國磁氣學會誌 = Journal of the Korean Magnetics Society, v.26 no.3, 2016년, pp.81 - 85  

강병수 (경북대학교 전기공학과) ,  백종현 (경북대학교 전기공학과) ,  김동훈 (경북대학교 전기공학과)

초록
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본 논문에서는 제작공차에 의해 전기기기 및 소자 관련 제품에서 발생하는 성능함수의 변동특성을 예측하기 위해서 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 성능함수의 확률론적 분포특성을 판단할 수 있는 평균과 분산을 효율적으로 계산하기 위해서 정규분포로 변환된 성능함수 공간과 혼합형 평균치 기법을 채용하였다. 제안된 기법의 수치적인 효율성과 정밀도를 검증하기 위해서 간단한 수학예제와 스피커 모델에 적용하여 예측된 성능함수의 확률분포 특성을 차원감소법과 몬테카를로 수치모사법의 결과와 비교하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper introduces a performance integration method to predict variation characteristic of a performance function of electromagnetic machines or devices due to manufacturing tolerances. A normalized performance function space and a hybrid mean value technique are adapted to effectively predict me...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 실제 전기기기 및 소자의 제작에 포함된 제작공차에 기인한 제품의 성능변동 특성을 효율적으로 예측하기 위하여 성능 모멘트 적분법을 도입하였다. 제안한 기법은 설계변수의 개수가 많을수록 기존 단변수 차원감소법에 비해 계산결과의 정밀도를 유지하면서 그 수치계산의 효율성이 크게 향상됨을 확인하였다.
  • 본 예제에서는 요크와 영구자석에 관련된 제작공차가 공극부에서 발생하는 자속밀도 분포에 미치는 변동특성을 예측하였다. 이를 위하여 성능함수 h는 식(9)와 같이 공극부에 발생하는 ρ 방향 자속밀도 크기의 평균치인 B0로 설정하였다.

가설 설정

  • 가공오차를 고려하기 위하여 Fig. 3에 표기된 17개의 설계변수들은 각각 Table III에서 제시된 평균과 표준편차(standard derivation)를 갖는 정규분포함수를 따른다고 가정하였다.
  • 지금까지 수행된 대부분의 전기기기 및 소자 관련 연구는 해석과 설계 과정에서 모든 설계변수를 편의상 상수 값으로 가정하여 수행되었다. 그러나 실제 양산 제품의 치수는 제작과정에서 필연적으로 발생하는 공차에 의해 고유한 확률분포 특성을 지니며, 이로 인해 제품의 성능 또한 특정 확률분포에 의한 변동특성을 나타낸다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
설계변수의 임의성을 측정하기위해 도입된 것은 무엇인가? 본 논문에서는 제작공차에 기인한 설계변수의 임의성(randomness)이 제품 성능에 미치는 변동특성을 정밀하게 예측하기 위해서 성능 모멘트 적분법(performance moment integration: 이하 PMI)을 도입하였다. PMI는 성능함수의 최대 손상 가능점(most probable failure point: 이하 MPP) 정보를 활용하여 수치적분을 수행함으로써 성능함수의 확률론적 분포특성을 판단할 수 있는 평균과 분산을 도출한다[5, 6].
스피커는 어떻게 구성되는가? 일반적으로 스피커는 강자성체인 요크(yoke), 영구자석, 보이스 코일과 진동판으로 구성된다. 전자기적인 진동을 음의진동으로 변환하기 위해서는 Fig.
전기기기 및 소자 관련 연구의 한계는 무엇인가? 지금까지 수행된 대부분의 전기기기 및 소자 관련 연구는 해석과 설계 과정에서 모든 설계변수를 편의상 상수 값으로 가정하여 수행되었다. 그러나 실제 양산 제품의 치수는 제작과정에서 필연적으로 발생하는 공차에 의해 고유한 확률분포 특성을 지니며, 이로 인해 제품의 성능 또한 특정 확률분포에 의한 변동특성을 나타낸다. 따라서 체계적인 양산품의 품질관리를 위해서는 제품의 해석과 설계과정에서 불확실 인자를 반영한 성능함수의 변동특성을 예측할 수 있는 확률론적 수치해석기법의 도입이 요구된다.
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참고문헌 (11)

  1. I. Lee, K. K. Choi, L. Du, and D. Gorsich, IEEE Trans. Magn. 86, 1550 (2008). 

  2. B. D. Youn, K. K. Choi, and K. Yi, J. Mechanical Design 33, 185 (2005). 

  3. B. D. Youn, K. K. Choi, and Y. H. Park, J. Mechanical Design 125, 221 (2003). 

  4. A. Haldar and S. Mahadevan, Probability Reliability and Statistical Methods in Engineering Design, John Wiley & Sons, New York (2000). 

  5. D. B. Parkinson, Quality and Reliability Engineering International 13, 97 (1997). 

  6. G. Taguchi, E. Elsayed, and T. Hsiang, Quality Engineering in Productions Systems, New York, MCGraw-Hill (1989). 

  7. Y. Yang, Y. Suh, and J. Lee, Structural Reliability Engineering, Seoul National Univ. Press (1999). 

  8. D. Kim, Ph. D. Thesis, Kyungpook National University, Korea (2014). 

  9. S. Lee, B. Kang, J. H. Back, and D. Kim, J. Korean Magn. Soc. 25, 203 (2015). 

  10. MagNet User's Manual, Infolytica Corporation, Quebec, Canada (2012). 

  11. F. G. Guimaraes, D. A. Lowther, and J. A. Ramirez, IEEE Trans. Magn. 42, 1207 (2006). 

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