Development of Efficient Aircraft Design Process Using Decision-Making and Uncertainty Modeling = 의사결정 및 불확정성 모델링을 이용한 효율적 항공기 설계 프로세스 연구
저자
발행사항
서울 : Konkuk University, Graduate School of Konkuk University, 2014
학위논문사항
학위논문(박사)-- Konkuk University, Graduate School of Konkuk University : 항공우주정보시스템공학과 2014. 2
발행연도
2014
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
145 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Lee Jae-Woo
소장기관
Design knowledge and experience are the bases to carry out aircraft design tasks due to the high complexity and integration of the tasks during this phase. When carrying out the same task, different designers may need individual strategies to fulfill their own demands. Thus, efficient aircraft design process considering knowledge-based aircraft configuration decision-making and uncertainty modeling for possibility based design optimization is developed in this research.
The advantage of database application is used in the development of aircraft configuration decision-making modeling process. The decision-making modeling process is performed based on fighter/attack aircraft database which is systematically constructed using public domain sources and approximation techniques. Decision-making models are developed by means of data mining as well as approximation models based on the developed database to facilitate initial aircraft configuration decisions. The developed decision-making models are applied to derive initial configuration of F-CK-1 aircraft. Optimization process is carried out using derived initial design. As a consequence of application of the developed process, optimum design is got with less iteration steps by performing the optimization process using derived initial configuration than the optimization process with random selection of initial configuration. Effectiveness, usability and simplicity of the process can be seen by demonstrating the developed process as described in case study.
Deterministic optimum designs, which are frequently pushed to the limits of design constraint boundaries, leaving little or no room for tolerances (uncertainty) in modeling, simulation uncertainties, and manufacturing imperfections. Deterministic optimum designs that are obtained without consideration of uncertainty may result in unreliable designs. Thus, aircraft design process which is implemented considering uncertainty by possibilistically is considered in this research. Possibility Base Design Optimization (PBDO) is performed by modeling each source of uncertainty using membership function. In PBDO process constraints are evaluated possibilistically using Performance Measure Approach (PMA) that improves numerical efficiency and stability. In this research, uncertainties from accuracy of analysis methods are taken into account in optimization process. These uncertainty intervals are derived by comparing analysis outputs and known data. After that membership functions are constructed based on uncertain intervals. Two different type of membership functions are applied in this research. Several case studies are performed to demonstrate efficiency of proposed process.
항공기 설계에 있어 설계 지식과 경험은 여러 분야를 통합해야 하는 높은 복잡성 때문에 수행되어야 하는 기초이다. 같은 작업을 수행할 시, 각 설계자는 설계 요구를 충족시키기 위한 자신만의 전략이 필요할 수 있다. 그러므로 불확정성 기반의 설계 최적화를 위한 모델링과 지식기반(knowledge-based) 형상 결정을 고려한 효과적인 항공기 설계 프로세스가 이번 연구에서 개발되었다.
데이터베이스 어플리케이션의 장점이 항공기 형상 결정 모델링 프로세스 개발에 적용되었다. 의사 결정 모델 프로세스는 공개된 데이터와 근사화 기법을 이용하여 체계적으로 구축된 전투기 및 공격기에 대한 데이터베이스를 기반으로 수행되었다. 의사 결정 모델은 초기 항공기 형상을 결정하는데 용이하기 위해 개발된 데이터베이스 기반의 근사모델 및 데이터마이닝의 일환으로 개발되었다. 개발된 의사 결정 모델은 F-CK-1 항공기 초기 형상을 구현하기 위해 적용된다. 최적화 프로세스는 구현된 초기 형상을 사용하여 수행되었다. 개발 프로세스의 적용 결과로써, 초기 형상을 무작위로 선택하는 것보다 구현된 초기형상을 사용하는 것이 최적화를 통한 반복 해석 횟수가 보다 적음을 알 수 있다. 다른 경쟁 프로세스와의 비교를 통해 개발 프로세스의 효율성, 유용성 및 공정의 단순화의 척도를 알 수 있다.
결정론적 최적 설계는 설계 가능 공간에서 제약 영역의 경계부분에 위치하기 때문에 모델링의 불확정성에 의한 허용 오차, 시뮬레이션 불확정성, 제조 결함 등으로 인해 요구되는 설계 공간을 허용하지 않는다. 불확정성을 고려하지 않는 결정론적 최적 설계는 신뢰할 수 없는 결과물을 내놓기도 한다. 따라서 본 연구에서는 불확정성을 고려한 항공기 설계 프로세스가 고려되었다. 가능성 기반의 설계 최적화는 (Possibility Based Design Optimization) 퍼지 넘버의 소속함수를 사용하여 불확정성 요인을 각각 모델링 하여 수행된다. 가능성 기반 설계 최적화 프로세스에서는 제약조건이 수치적 효율과 안정성을 향상시키는 성능측정법(Performance Measure Approach)를 사용하여 가망성을 토대로 평가한다. 본 연구에서는 해석 방법의 정확도를 통해 불확실성을 최적화 과정에서 고려하였다. 변수의 불확실도를 나타내는 간격은 해석 결과와 기준 데이터를 비교하여 구할 수 있다. 이후 이 간격을 기준으로 소속함수를 만들어 낼 수 있다. 본 연구에서는 두 개의 서로 다른 소속함수가 적용되었다. 또한 제한된 프로세스의 효율성을 설명하기 위하여 여러 가지 사례 연구가 진행되었다.
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