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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2006년도 춘계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2006.6
수록면
94 - 99 (6page)

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Aim of robust optimization is to find a design which is most insensitive to unexpected design inputs such as manufacturing tolerances. To ensure the robustness of objective function, it is necessary to consider multi-objective optimization of its mean and variation. To avoid constraint violation by the uncertainty of input variables, it is important to shift the boundary of original constraints to the feasible direction based on robust formulation of constraints. This formulation leads to computationally expensive costs when simulation model needs considerable analysis time. In this research, constraint boundary sampling for kriging metamodel is proposed to overcome this obstacle. Constraint boundary sampling is sequentially to locate sample points around constraint boundaries by using kriging model and its mean squared error. To verify accuracy and effectiveness of the proposed methodology, we examine robust optimizations with a variety of analytical functions.
#Constraint Boundary Sampling(제한조건경계 샘플링) #Kriging Model(크리깅모델) #Robust Optimization(강건최적설계)

목차

Abstract
1. 서론
2. 강건최적설계
3. 근사모델링
4. 예제
5. 결론
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