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표제지

요약

목차

기호 목록 12

제1장. 서론 (Introduction) 13

제2장. 반응표면분석법 (response surface methodology, RSM) 15

2.1. 반응표면법의 개요 15

2.2. 회귀분석(regression analysis) 16

2.3. 회귀함수의 적합성 판정 18

제3장. 실험계획법 (design of experiments) 21

3.1. 실험계획법의 개요 21

3.2. 고전적 실험계획법(classical design of experiment) 21

3.2.1. 요인배치법(factorial design) 22

3.2.2. 중심합성계획법(central composite design, CCD) 23

3.3. 전산실험계획법 (design and analysis of computational experiments, DACE) 25

3.3.1. 라틴 하이퍼큐브 계획법(latin hypercube design, LHD) 25

3.3.2. 균일계획법(uniform design, UD) 26

3.4. 하이브리드 실험계획법(Hybrid Design of Experiment) 28

3.4.1. 중심합성균일계획법(central composite uniform design, CCUD) 28

3.4.2. 회전균일계획법(rotatable uniform design, RUD) 30

제4장. 최적화 알고리즘(optimization algorithm) 33

4.1. 순차적 근사 최적화 기법(sequential linear programing) 33

4.2. 설계영역 설정기법 34

4.2.1. 예측구간(prediction interval) 35

4.2.2. 영역설정 이론 37

4.3. 알고리즘 흐름도 38

제5장. 수치예제 40

5.1. Branin function 40

5.2. 3부재 트러스 문제 45

제6장. 헬리콥터 로터 허브 최적화 50

제7장. 결론 56

참고문헌 57

SUMMARY 60

감사의 글(내용없음) 62

표목록

Table 5.1. Branin function 최적화 결과 비교(comparison of results of branin function) 41

Table 5.2. 3부재 트러스 문제의 최적화 결과 비교(comparison of results) 46

Table 6.1. 재료 물성치(Material property) 51

Table 6.2. 헬리콥터 로터 허브의 최적화 결과 비교(comparison of results of helicopter rotor hub) 52

그림목록

Fig. 2.1. 변동의 분할 (separateness for sum of square) 19

Fig. 3.1. 3²요인배치법 (3² factorial design) 23

Fig. 3.2. 중심합성계획법 (central composite design, CCD) 24

Fig. 3.3. 실험점이 4개와 실험점이 8개인 LHD (LHD of design point 4 and 8) 26

Fig. 3.4. 실험점이 8개인 LHD와 UD (LHD and UD of design point 8) 27

Fig. 3.5. 중심합성균일계획법 (central composite uniform design, CCUD) 29

Fig. 3.6. 실험점이 9개인 회전균일계획법과 균일계획법 (RUD and UD of design point 9) 31

Fig. 4.1. 반응표면법의 최적화 과정 (optimization process of response surface method) 34

Fig. 4.2. t-분포 확률밀도함수 그래프 (PDF of t-distribution) 36

Fig. 4.3. 예측구간 (prediction interval) 37

Fig. 4.4. 반응표면법을 이용한 최적화 알고리즘의 흐름도 (flow chart of optimization by response surface method) 38

Fig. 5.1. Branin Function 41

Fig. 5.2. 목적함수 히스토리 (optimum results of objective function) 42

Fig. 5.3. CCD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCD) 43

Fig. 5.4. UD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at UD) 43

Fig. 5.5. CCUD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCUD) 44

Fig. 5.6. RUD일 때의 목적함수 히스토리 (optimum results of design variables at RUD) 44

Fig. 5.7. 3부재 트러스 구조물 (three-bar truss structure of 3-bar truss) 45

Fig. 5.8. 목적함수 히스토리 (optimum results of objective function) 47

Fig. 5.9. CCD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCD) 47

Fig. 5.10. UD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at UD) 48

Fig. 5.11. CCUD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCUD) 48

Fig. 5.12. RUD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at RUD) 49

Fig. 6.1. 헬리콥터 로터 허브 구조 (structure of helicopter rotor hub) 50

Fig. 6.2. 헬리콥터 로터 허브 단면 및 설계변수 (design variables and cross section of helicopter rotor hub) 51

Fig. 6.3. 목적함수 히스토리 (optimum results of objective function) 53

Fig. 6.4. CCD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCD) 53

Fig. 6.5. UD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at UD) 54

Fig. 6.6. CCUD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at CCUD) 54

Fig. 6.7/5.12. RUD일 때의 설계변수 히스토리 (optimum results of design variables at RUD) 55

초록보기

본 연구에서는 반응표면법의 효율성 및 적합성 향상을 목적으로 새로운 하이브리드 실험계획법을 제안하고 순차적 근사 최적화 기법에 적용하여 예제를 통해 하이브리드 실험계획법의 효율성을 검증하였다. 하이브리드 실험계획법은 중심합성계획법과 균일계획법을 합성하여 다음 두 가지 방법으로 생성하였다. 첫째, 중심합성계획법과 균일계획법의 실험점을 합한 중심합성균일계획법이다. 둘째, 중심합성계획법의 실험점들을 회전변환을 통하여 균일계획법의 실험점 위치와 유사한 위치로 이동시킨 회전균일계획법이다. 하이브리드 실험계획법을 적용한 순차적 근사 최적화 기법의 신뢰성을 향상하기 위하여 흥미영역 설정 방법으로 기존의 경험적 추정이나 수리적 접근방식을 이용한 비통계적 영역설정 기법을 제고하고, 예측구간을 사용한 국부 설계영역 설정기법을 제안하였다. 하이브리드 실험계획법과 예측구간을 사용한 설계영역 설정기법을 적용한 최적화 알고리즘을 이용하여 branin function, 3부재 트러스 문제, 그리고 헬리콥터 로터 허브 최적화를 통해 효율성 및 신뢰성을 검증하였다. 최적화 결과 새로운 하이브리드 실험계획법을 이용한 결과과 기존의 실험계획법에 의한 최적화 결과보다 우수한 결과를 얻음으로써 하이브리드 실험계획법의 효율성 및 신뢰성을 확보하였다.

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