실험계획법을 이용한 양식장용 알루미늄 소형 선박의 선체 구조설계 민감도 평가

이진선 국립목포대학교 산업기술대학원 2024 국내석사

양식장용 알루미늄 소형 선박산업 및 양식장 기자재 산업에서는 해상 양식장에서 육상양식으로 점차 변화해가는 추세이며 이를 기반으로 하는 스마트 양식산업의 변화는 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 다가오고 있다. 이러한 기술 개발을 위해서는 양식장 정보를 자동으로 추출할 수 있는 본 연구대상과 같은 무인 양식장 관리선이 개발되어야 한다. 일반적으로 인력이 승선해서 움직이는 선박과 다르게 무인 선박의 경우 정보 획득을 위한 많은 선박 기자재가 탑재되기에 하중에 대한 영향력을 많이 받는 특징이 있다. 이를 해결하기 위해서는 선박의 안전성을 확보하면서 최적의 설계를 통하여 선박의 무게를 줄이고, 민감도 해석을 통하여 부재별 선박의 안전성에 미치는 데이터를 도출해야 한다. 본 연구는 실험계획법을 통하여 유한요소법 기반으로 구조강도 성능 평가를 실시하고, 선체 구조의 방진 성능 검토를 위해 추진장치의 기진력을 분석한 후 유한요소법을 기반으로 선체 구조의 진동해석을 수행하였다. 새로운 형식의 알루미늄 소형 선박의 구조민감도 해석을 위해 주요 부재의 치수를 3수준 설계 인자로 고려하고 구조강도 평가 응력, 진동주파수 및 중량을 응답치로 설정하여 전인자 실험계획법, 직교 배열 실험계획법, 랜덤 실험계획법을 각각 적용하여 민감도 해석을 수행하였으며 민감도 해석을 통해 주요 부재별 응답치에 대한 정량적 영향도를 분석하였고, 실험계획법 상의 설계 행렬로부터 최소 중량 설계안을 제시하였다. The aluminum small ship industry for fish farms and the equipment industry for fish farms are gradually changing from marine farms to land farming, and the change in the smart aquaculture industry based on this is now approaching as an essential factor, not an option. For such technology development, an unmanned fish farm management ship such as this study subject that can automatically extract fish farm information should be developed. In general, unlike ships that move on board with personnel, unmanned ships are characterized by a lot of influence on loads because they are equipped with many ship equipment for information acquisition. To solve this problem, it is necessary to reduce the weight of the ship through optimal design while securing the safety of the ship, and to derive data that affect the safety of the ship by member through sensitivity analysis. This study conducted a structural strength performance evaluation based on the finite element method through the experimental planning method, analyzed the vibration force of the propulsion device to review the vibration performance of the hull structure, and performed vibration analysis of the hull structure based on the finite element method. For the structural sensitivity analysis of a new type of aluminum small ship, the dimensions of major members were considered as three-level design factors, and the structural strength evaluation stress, vibration frequency and weight were set as response values. Sensitivity analysis was performed by applying the all-factor experimental planning method, the orthogonal arrangement experimental planning method, and the random experimental planning method, respectively. Through sensitivity analysis, quantitative impact on response values for each major member was analyzed, and a minimum weight design plan was presented from the design matrix of the experimental planning method.

비선형 해석을 이용한 실험계획법에 의한 자동차 프런트 로우어 컨트롤 암의 형상 최적화에 관한 연구

김진한 서울대학교 대학원 2006 국내석사

우편물 자동 봉함기(press sealer)에서 고속 급지 속도에 따른 최적의 FRR 급지 system 구현

김대영 연세대학교 공학대학원 2006 국내석사

The purpose of this study was to solve the problem of the press sealer mal-operation, particularly Feed & Reverse Roller (FRR) miss feeding (skipping, redundant feeding or bundle feeding) and thereupon, enhance the conventional low-speed (3,000 papers/h) FRR system into a high-speed (12,000 ones per hour) one. In addition, in order to help localize core parts of FRR and save the cost, the researcher selected the local parts developed and designed to be free from quality problems to implement the high-speed FRR system.For this purpose, the researcher divided the factors affecting the FRR feeding speed into control and noise ones and thereby, set the speed level according to the FRR paper-feeding capacity formula and operational linear formula and then, conducted a preliminary test to determine the uppermost two levels of normal operation. And then, the factors confirmed were subject to the Takuchi test plan model using the Cartesian arrangement table: liner average analysis and S/N ratio analysis.Thus, the final factors determined were subject again to S/N ratio analysis only to confirm the tolerance between actual measurements and predicted output values within 5%. On the other hand, the final factors were substituted into FRR paper-feeding capacity formula and operational linear formula to draw the operational line. As a result, it was proven that the levels of the final factors were within the feeding capacity.In addition, what was encouraging was the result of the test that the input torque limit applied to the conventional low-speed FRR system could be replaced with a local counterpart. Namely, the new FRR system would be efficient enough in both terms of cost and capacity to compete with foreign brands.After all, the reliability design using the Takuchi text plan model was proven to save testing frequency and time for development of a new product and thus, improve the efficiency of research and find an optimal design condition. In particular, if it is applied to a test comparing factors, it will be very useful in determining their comparative advantages and effects. Hence, the researcher is planning to vary it for future studies depending on their purposes. 본 연구는 Press Sealer의 급지 방식 중 Feed & Reverse Roller(이하 FRR방식이라 함)의 Miss Feeding 문제(불송, 중송, 다매급지)의 개선과 동시에 이미 구현된 저속기(3,000매/h)의 FRR System을 기반으로 고속기(12,000매/h)처리량에 대응 할 수 있는 FRR System의 구현을 목적으로 시작 하였고, 더불어 개발 및 설계 단계부터 품질의 영향이 없는 범위에서부터 국내부품을 선정, 적용하여 핵심부품의 국산화를 통해 비용 절감 효과도 얻고자 하였다.연구 진행 절차는 FRR Feedinf姓에 영향을 미칠 인자를 크게 제어인자(Control Factor)와 잡음인자(Noise Factor)로 나누어 FRR 급지 가능범위의 식과 작동선식에 의해 수준의 범위를 정한 후, 예비 실험을 통해 정상작동 횟수가 높은 상위 두 가지 수준을 결정 하여 선정된 인자를 직교배열표에 의한 다구찌 실험계획법의 선형 평균 분석과 S/N Ratio 분석을 통해 최적의 수준을 선정하였다.최종 선정된 인자의 수준을 가지고 S/N Ratio 분석에 의한 확인 실험을 하여 실제 측정치와 예상 출력치의 오차범위가 5% 범위 내에 있음을 확인 하였으며, 최종 선정된 인자의 수준을 FRR 급지 가능범위의 식과 작동선식에 대입하여 작동선을 작도한 후, 최종 선정된 인자의 수준이 모두 급지 가능 범위 내에 있음을 입증 하였다.또한, 실험결과로 한가지 고무적인 사항은 기존의 저속기(3000매/h)에 적용되는 수입 Torque Limit를 고속기(12000매/h)에서 내수 부품으로 전환할 수 있게 되었다는 점이다. 이는 비용과 수급면에서 상당한 절감 효과를 기대 할 수 있는 부분이고 따라서 외국 브랜드와의 가격 경쟁력을 확보하는데 큰 도움이 될 수 있다고 하겠다.다구찌 실험계획법을 이용한 신뢰성 설계는 신제품 개발 시 실험회수나 시간을 절약하여 연구 효율을 증대 시키고 설계 최적 조건을 찾는데 유용하게 사용되며, 인자 간 비교가 주목이 되는 실험에 사용하면 이들 간 비교 우위와 효력의 정도를 판정하는데 아주 유익한 실험법이라 할 수 있다. 따라서 설계의 목적에 따라 다양하게 변형하여 이용 할 계획이다.

Support Vector Machine based regression technique in approximate optimization of high-speed train nose shape

김정희 Graduate School, Yonsei University 2005 국내석사

High-speed trains have been developed to reduce the delivery cost and environmental pollution, and to increase energy efficiency. However, the Micro-pressure Wave (MPW), which is generated by the train when it enters a tunnel, causes explosive noise and vibration at the exit. The faster the train’s speed is, the severer this phenomenon becomes. So it has been tried to minimize Maximum Micro-pressure Wave (MMPW) which is known to be mainly affected by train speed, train-tunnel area ratio, slenderness, and shape of train nose. If these variables could be optimized well, MMPW would be smaller than current value. However, it is difficult to optimize them directly because analyzing the MMPW with present numerical code is very time consuming and complicate processes. For this reason, it is more efficient to build proper approximate model for real analysis code and execute optimization and analyze sensitivities of design variables with it. Response Surface Methodology (RSM), one of popular approximate methods, has been used for optimization in most mechanical engineering cases, but it is known to be less accurate in solving strongly non-linear and complicate problems. So, in these days, various alternative approximate techniques are tried instead, and some methods, such as Kriging, Support Vector Machine (SVM) Regression, have shown better performance than RSM in complex problem cases. Especially, SVM Regression, which was proposed by Vapnik in 1995, is getting popular due to its higher accuracy and lower standard deviation than that of existing approximate methods. However, SVM Regression technique is rarely used in mechanical engineering while it is applied to many studies increasingly such as pattern recognition, face detection, time series prediction, and text classification. The approximate models constructed by such as SVM Regression and Kriging are more powerful in Refined Approximate Optimization (RAO) because the local movement of dataset can be expressed as well. RAO is one of optimization methods that can improve accuracy of finding optimal value by amending approximate model step by step. Unlike RSM, these models can be revised efficiently by adding much fewer data points, and used with previous global region model.In this study, RAO method with Kriging and SVM Regression model has been used to find the optimal nose shape of high-speed train for minimum MMPW. Before that, of course, SVM Regression should be verified and compared with other approximate techniques, by showing the results of some non-linear engineering examples. Owen’s Random Orthogonal Arrays and D-optimal Design are used to generate training data for building approximate model. A Space-Filling Design like Owen’s Random Orthogonal Arrays is well known to be more appropriate for computer experiment that doesn’t have random error. Also, D-optimal Design is very useful for huge problems having a lot of variables and expensive experiment costs. Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm is applied for approximate optimization. To execute all these processes efficiently, ModelCenterTM, an integrated optimization tool, is used. Finally, the results of RAO using Kriging and SVM Regression models are compared with each other, and the final optimal nose shape of train is suggested. Finally, it is presented how much more accurate and efficient the SVM Regression technique is than Kriging. 고속전철은 도로 적체로 인한 물류 비용을 감소시키는 것은 물론 에너지의 효율적 사용과 대기 오염 저감 측면에서 미래형 교통수단으로 개발되고 있다. 현재 국책과제로 개발 중인 차세대 한국형 고속전철의 경우 최고 주행속도가 350kmh이며 점점 더 고속화 되어 가고 있는 추세이다. 이와 같은 고속의 열차가 터널을 진입하게 되면 공기의 압축성 효과로 인하여 열차의 앞부분에 압축파가 발생하게 된다. 형성된 압축파는 터널 내부를 음속으로 진행하다가 출구 부위에서 일부는 팽창파로 반사되고 일부는 미기압파 (Micro-pressure Wave) 형태로 방사된다. 미기압파는 터널 출구 주변에서 심각한 환경소음문제와 진동을 야기하는 충격성 소음(Booming noise)의 원인이 되고, 이러한 현상은 열차의 속도가 높아질수록 심각하게 되므로 저감책이 요구되어 왔다. 미기압파는 열차의 속도, 열차-터널 단면적비, 전두부의 세장비, 전두부의 형상 등에 의해 주로 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 이 주요 인자들의 최적값을 도출함으로써 미기압파를 최소화 시키는 것이 필요하다. 그러나 현재 미기압파의 해석을 위해 사용하고 있는 수치해석 프로그램은 시간이 오래 소요되고 몇 개로 분화된 코드를 연결시켜야 하는 번거로움 으로 인하여 직접적인 최적화와 설계변수들에 의한 목적함수의 민감도 분석 등에 어려움이 있다. 따라서 미기압파의 변화를 잘 묘사할 수 있는 근사화 모델을 구성하여 최적화를 수행하는 것이 효율적이다. 이와 같이 실제 해석 프로그램을 가장 유사하게 표현할 수 있는 근사화 모델을 구성하는 것은 매우 중요한 부분이며, 기존의 근사화 기법보다 우월한 성능의 기법을 제시하고자 하는 노력이 계속되고 있다. 현재 기계공학 분야에서는 근사 최적화를 위하여 반응표면모델(RSM)이 주로 적용되고 있으나 반응표면모델은 비선형성이 강하고 복잡한 공학적 문제에서의 정확도는 다소 떨어지는 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제들에 적합하다고 알려져 있는 크리깅이나 서포트벡터머신 회귀기법 (SVM Regression)을 이용한 근사화 모델 구성이 증가하고 있다. 특히 서포트벡터머신 회귀기법은 기존의 다양한 근사화 기법에 비하여 정확도가 높고 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있어 패턴인식, 금융지표예측, 문자식별 등의 다양한 분야에서 적용이 증가하고 있음에도 불구하고 기계공학 분야에의 적용은 아직 찾아보기 어렵다. 서포트벡터머신 회귀기법은 이미 근사화 모델로 사용되고 있는 polynomial, RBF, Splines 등의 함수를 커널 함수로 선택할 수 있고, 설계자가 입력 변수들의 특성을 파악하고 있는 경우 특성화된 함수 또한 사용할 수 있는 장점과 편의성을 가지고 있다. 이러한 이유로 서포트벡터머신 회귀기법은 기존의 근사화 기법들을 대체할 수 있는 좀 더 일반적이고 성능 높은 방법으로 활용될 수 있을 것이다.본 연구에서는 서포트벡터머신 회귀기법을 이용한 근사최적화를 통하여 미기압파를 최소화 할 수 있는 고속 전철의 전두부 형상을 도출하고자 한다. 설계변수는 미기압파 발생의 주요인으로 알려져 있는 열차속도, 터널의 반경, 전두부 세장비, 전두부 형상함수 가중치 값으로 설정하였다. 근사화 모델을 구성하기 위한 실험계획은 랜덤오차가 발생하지 않는 전산실험계획에 적합한 랜덤직교배열과 D-optimal 계획법을 사용하였다. 우선 랜덤직교배열을 이용하여 후보점을 생성하게 되고 D-optimal 계획법을 사용하여 이들 후보점 중 예측치의 분산을 최소화할 수 있는 최종 실험점을 선택하게 된다. 실험계획을 통해 구성한 실험점을 실제 미기압파 해석 프로그램에 적용함으로써 데이터를 획득하게 된다. 이 데이터를 바탕으로 서포트벡터머신 회귀기법과 크리깅 기법을 적용하여 근사모델을 구성한 뒤 그 성능을 비교 분석하고자 한다. 또한 초기 구성된 근사모델을 최적화하여 얻은 최적값의 예측치가 실제 최적값과 일치하지 않을 경우 최적점 부근의 데이터를 증가시킴으로써 정확도를 증가시킬 수 있는 Refined Approximate Optimization (RAO)를 적용하여 최적점의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 이러한 과정을 통하여 새로운 근사화 기법으로서 서포트벡터머신 회귀기법의 적용 가능성을 검토함과 동시에 미기압파를 최소화할 수 있는 열차 전두부의 최적형상을 도출하고자 한다.