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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.20 No.8
발행연도
2006.8
수록면
1,169 - 1,182 (14page)

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Robust design technology has been applied to versatile engineering problems to ensure consistency in product performance. Since 1980s, the concept of robust design has been introduced to numerical optimization field, which is called the robust optimization. The robustness in the robust optimization is determined by a measure of insensitiveness with respect to the variation of a response. However, there are significant difficulties associated with the calculation of variations represented as its mean and variance. To overcome the current limitation, this research presents an implementation of the approximate statistical moment method based on kriging metamodel. Two sampling methods are simultaneously utilized to obtain the sequential surrogate model of a response. The statistics such as mean and variance are obtained based on the reliable kriging model and the second-order statistical approximation method. Then, the simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to find the global robust optimum. The mathematical problem and the two-bar design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
#Robust Design #Kriging #Uncertainties #Global Robust Optimum

목차

영어 초록
1. Introduction
2. Global Robust Optimum and Kriging Model
3. A Strategy for Robust Optimization
4. Example Problems
5. Conclusions
Aknowledgments
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Doltsinis, I. and Kang, Z., 2004, “Robust Design of Structures Optimization Methods," Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol.193, pp.2221~2237. google schola Fowlkes, W. Y. and Creveling, C. M., 1995, Engineering Method for Robust Product Design, Addison-Wesley, Massachusetts. google schola Guinta, A. and Watson, L., 1998, “A Comparison of Approximation Modeling Techniques: Polynomial Versus Interpolating Models," Proceedings of the 7th AIAA/USAF/NASA/ISSMO Symposium on Multidisciplinary Analysis and Optimization, S1. Louis, MO, AIAA, Vol.2, google schola Gumbert, C.R., Newman, P.A. and Hou, G.J.-W., 2005, "High-Fidelity Computational Optimization for 3-D Flexible Wings: Part II-Effect of Random Geometric Uncertainty on Design," Optimization and Engineering, Vol.6, No.1, pp.139~156. google schola Han, J. S. and Kwak, B. M., 2004, "Robust Optimization Using a Gradient Index: MEMS Applications," Structural and Multidisciplinary Optimization, Vol.27, No.6, pp.469~478. google schola

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