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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이진민 (한양대학교) 장준용 (한양대학교) 이태희 (한양대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제37권 제6호
발행연도
2013.6
수록면
821 - 826 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2013

횡방향 모드추적을 고려한 코일스프링의 신뢰성기반 최적설계
이진민 ,  장준용 ,  이태희 대한기계학회 논문집 A권 2013.06 학술저널

2012

다중응답접근법 기반 크리깅 메타모델을 이용한 코일스프링의 모드추적을 고려한 신뢰성기반 최적설계
이진민 ,  장준용 ,  이태희 대한기계학회 춘추학술대회 2012.11 학술대회자료
메타모델링 기법을 이용한 코일스프링의 모드 추적 및 비선형성을 고려한 최적설계
이진민 ,  이태희 대한기계학회 춘추학술대회 2012.05 학술대회자료

2011

이중-순환 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 크리깅 메타모델을 이용한 8자유도 차량 현가장치 최적설계
이진민 ,  이태희 대한기계학회 춘추학술대회 2011.04 학술대회자료

2010

구조물의 시간-변화 동적응답에 대한 다중응답접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델
이진민 ,  이태희 대한기계학회 논문집 A권 2010.08 학술저널

2009

구조물의 시간 변화 동적 응답에 대한 다중 응답 접근법 기반 통계적 공간-시간 메타모델
이진민 ,  이태희 대한기계학회 춘추학술대회 2009.11 학술대회자료

초록· 키워드

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구조물의 최적설계 시 설계변수의 값이 변화할 때 모드전환이 일어날 수 있다. 만약 이 모드전환을 추적하지 않으면 최적설계를 위한 고유진동수나 모드는 설계자가 의도하지 않은 모드로 평가될 수 있다. 따라서 설계변수의 값이 변화할 때마다 의도한 고유진동수와 모드의 동일성을 유지할 수 있도록 모드추적이 적용되어야 한다. 또한 설계변수가 불확실성을 포함하고 있는 설계 문제의 경우, 이를 고려한 신뢰성 기반 최적설계를 수행해야 한다. 본 연구에서는 압축기를 지지하는 관절스프링의 한 부품인 압축 코일스프링의 모드추적을 고려한 신뢰성기반 최적설계를 수행한다. 모드추적 기법은 최적화 기법들과 연동이 쉬운 다중응답접근법 기반 크리깅 메타모델을 이용하며, 신뢰성해석 기법은 크리깅 메타모델 기반 몬테카를로 추출법을 이용한다.
#Reliability-Based Design Optimization(신뢰성기반 최적설계) #Mode Tracking

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 압축 코일 스프링
3. 다중응답접근법 기반 크리깅 메타모델을 이용한 모드추적 및 신뢰성해석
4. 최적설계 결과의 비교분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - EIdred, M. S / 1995 / Mode Tracking Issues in Structural Optimization / AIAA Journal 33 (10) : 1926 ~ 1933 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Simpson, T.W / 2001 / Kriging Models for Global Approximation in Simulation-Based Multidisciplinary Design Optimization / AIAA Journal 39 (12) : 2234 ~ 2241 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Krige, D.G / 1951 / A Statistical Approach to Some Basic Mine Valuation Problems on the Witwatersrand / Journal of the Chemical, Metallurgical and Mining Society of South Africa 52 (6) : 119 ~ 139 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Matheron, G / 1963 / Principles of Geostatistics / Economic Geology 58 (8) : 1246 ~ 1266 google schola 6. [학술지(정기간행물)] - Sacks, J / 1989 / Design and Analysis of Computer Experiments / Statistical Science 4 (4) : 409 ~ 435 google schola

이 논문의 저자 정보

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