제한적 입력 데이터 조건에서의 신뢰도 기반 최적설계 = Reliability-based design optimization with limited input data

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공학 시스템에 대해 신뢰도 기반 최적설계를 적용하기 위해서는 설계변수의 불확실성과 변동성에 대한 정확한 정보가 필요하다. 이러한 불확실성은 입력 데이터를 바탕으로 통계적 입력모델로서 수치화 될 수 있다. 기존의 신뢰도 기반 최적설계는 충분한 양의 입력 데이터를 기반으로 이루어지지만 많은 경우 비용과 환경적 요인으로 인해 적은 수의 입력 데이터만 획득할 수밖에 없다. 따라서 입력데이터가 제한적인 상황에서 신뢰도 기반 최적설계를 수행하기 위해 커널밀도추정을 이용하여 통계적 입력모델을 수립하였고, 통계적 민감도 해석 방법을 유도하였다. 정확한 최적화를 위해 높은 정확도를 보여주는 샘플링 기반 신뢰도 해석이 필요했다. 이 방법의 높은 계산 비용을 완화하기 위해 계산 효율성을 높인 적응적 공간분할 신뢰도 해석법을 제안하였다. 여러 통계적 입력모델을 통해 민감도 해석과 신뢰도 해석의 타당성을 확인한 뒤, 수치 예제들을 통해 제안한 신뢰도 기반 최적설계 방법론의 정확성 및 효율성을 검증하였다.
Advisors
이익진researcherLee, Ikjinresearcher
Description
한국과학기술원 :기계공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2018
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기계공학과, 2018.2,[iv, 57 p. :]

Keywords

신뢰도 기반 최적설계▼a커널밀도추정▼a통계적 민감도 해석▼a샘플링 기반 신뢰도 해석▼a적응적 공간분할법; Reliability-based design optimization(RBDO)▼aKernel density estimation(KDE)▼aSampling-based reliability analysis▼aStochastic sensitivity analysis(SSA)▼aAdaptive space partition method(ASP)

URI
http://hdl.handle.net/10203/265922
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=733745&flag=dissertation
Appears in Collection
ME-Theses_Master(석사논문)
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