선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
제안 방법
- 각각 16개의 볼트로 체결된다. 보수적인 설계를 위하여 위 부위들에 단순(Simply) 경계조건을 적용하였다.
- 본 연구에서는 최적화시 근사기법을 이용했기 때문에 검증을 위해 최적화된 두께를 이용하여 해석을 수행하였다. 제한조건을 잘 만족하는 것을 알 수 있었고 초기 상태보다 safety margin이 많지 않음을 알 수 있었다.
- 한다. 이를 위하여 위의 식을 잘 근사할 수 있는 29개의 추출점에서 유한요소해석을 수행하였고, 표 3부터 표 5와 같은 근사식의 계수들을 얻을 수 있었다.
- 표 1과 같이 경량화를 위하여 전체 프레임 구조물을 14개의 부재로 나누었으며, 최적화시 각 부재별 두께를 설계변수로 정하였다.
대상 데이터
- 자기부상열차는 크게 차체, 실내외설비, 대차부분으로 나눌 수 있으며, 이 중 실내외 설비는 대부분 경량화가 힘든 부분이며, 차체와 대차는 경량화의 가능성을 많이 가지고 있다. 대차는 자기부상열차의 핵심장치인 부상/안내용 전자석과 추진용 선형 유도전동기를 포함하고 있으며, 차체는 자체중량과 차량에 작용하는 수직 및 수평하중을 감당할 수 있는 경량구조의 알루미늄 압출재로 구성된다. 자기부상열차의 경량화를 위해서는 전자기해석, 열해석, 동력학해석, 구조해석을 함께 고려하는 다분야해석(multi-physics)이나 다분야간설계 최적화 (Multi-disciplinary Design Optimization)가 수행되어야 한다.
- 자기부상열차의 경량화를 위해서는 전자기해석, 열해석, 동력학해석, 구조해석을 함께 고려하는 다분야해석(multi-physics)이나 다분야간설계 최적화 (Multi-disciplinary Design Optimization)가 수행되어야 한다. 본 연구에서 우선 차체 프레임 구조물에 대한 경량화를 수행하였으며, 한국기계연구원에서 연구하였던 UTM-02 모델를 경량화 대상체로 정하였다.
- Shell63 요소를 적용하였다. 총 242814개의 절점과 174752개의 요소가 사용되었다.
이론/모형
- 이는 설계영역을 잘 근사할 수 있는 몇 개의 추출점(Sampling Point)에서 해석을 수행한 뒤 목적함수와 제한조건을 설계변수에 대한 다항식으로 근사하는 기법이다. Saturated design method[2]를 사용하였으며 각 설계변수의 초기 상태를 기준으로 하여 초기상태 값의 ±20%에 해당하는 설계 영역을 근사하였다. 설계최적화를 위한 절차는 그림 4와 같다.
- F)가 크기 때문에 최적화 알고리듬을 바로 해석 코드와 연결하여 최적화를 수행하기에는 반복적인 계산에 의해 많은 시간이 걸리며, 최적화 연산 중 numerical noise에 의한 발산의 여지도 많다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 설계최적화를 위하여 반응면기법(Response Surface Method)을 도입하였다. 이는 설계영역을 잘 근사할 수 있는 몇 개의 추출점(Sampling Point)에서 해석을 수행한 뒤 목적함수와 제한조건을 설계변수에 대한 다항식으로 근사하는 기법이다.
- 효율적인 해석을 위하여 그림 1과 같은 좌측 1/2 모델을 사용하였으며, 전체 프레임 구조물에 대하여 ANSYS[l] 의 Shell63 요소를 적용하였다. 총 242814개의 절점과 174752개의 요소가 사용되었다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.