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NTIS 바로가기전산 구조 공학 = Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea, v.31 no.2, 2018년, pp.14 - 21
조현규 (목포대학교 기계.신소재공학과)
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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효율적이고 효과적인 신뢰성기반 최적설계를 위해 제공되어야 하는 것은? | 2절에서 정리한 신뢰성을 계산하는 방법은 신뢰성기반 최적설계의 확률제약조건을 구하기 위함이다. 효율적이고 효과적인 신뢰성기반 최적설계를 위해서는 정확한 설계민감도 특히 신뢰성의 설계민감도를 최적설계 알고리즘에 제공해야한다. 설계민감도를 구하는 계산비용이 크면 전체 최적설계 과정의 비용이 증가하게 된다. | |
신뢰성기반 최적설계의 개발 목적은? | 이러한 요소들로 구성된 시스템은 각 요소들의 변동성을 모두 이어받기 때문에 동일한 시스템을 여러 개 생산하더라도 그 성능에 변동성이 발생하게 된다. 신뢰성기반 최적설계(Reliability-based design optimization, RBDO)는 이러한 변동성을 고려하여 최적설계를 수행하고자 개발되었다. 신뢰성기반 최적설계에서는 결정론적 변수(deterministic variable)가 아니라 확률변수(random variable)를 입력변수로 사용하여 정식화 중에 성능함수의 변동성을 고려할 수 있도록 한다. | |
신뢰성을 평가하는 방법으로 경사도법과 샘플링법이 있는데 각 방법의 장단점은? | 또한 신뢰성의 설계 민감도를 계산하는 방법도 이 두 방법으로 크게 구분된다. 경사도법은 성능함수 Gj(X)의 경사도를 필요로 하고 평가한 신뢰성의 정확도가 떨어진다는 단점이 있지만 계산비용이 적다는 장점이 있다. 샘플링법은 몬테카를로법(Monte Carlo method)을 사용하여 확률변수의 변동성을 구현하고 각 샘플에서의 성능함수를 계산하여 신뢰성을 매우 정확히 계산할 수 있는 반면, 목표신뢰성이 높아지면 많은 샘플을 요구하여 계산비용이 커진다는 단점이 있다. 그래서 샘플링법은 반응표면법(response surface method)와 함께 쓰는 것이 좋다. |
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