Reliability Analysis & Design

In the recent engineering design, CAE is actively used to predict performance before the product is manufactured. In the case of fatigue performance, importance of CAE is much more pronounced considering the cost and time for prototyping. The prediction by the CAE, however, is deterministic by nature, while the reality is not like this due to various uncertainties in the materials, loadings and environments. Common practice for this was to apply safety factor to the solution, which is however too heuristic, and may be inadequate for new design. Recent trend is to conduct uncertainty quantification in the CAE process and evaluate the performance in a non-deterministic way. Then, the optimum design is explored under the these conditions. In this lab, the theory and application is studied for reliability analysis and design optimization.

신뢰성 분석 및 설계 (Reliability Analysis & Design)

최근 설계에서는 제품을 실제 제작시험하기 전에 컴퓨터로 성능을 예측하는 CAE(Computer Aided Engineering) 해석기술을 활용하고 있습니다. 특히 피로수명(fatigue life)을 CAE로 예측하는 것은 시간비용 면에서 매우 큰 장점이 있습니다. 그런데 컴퓨터로 예측되는 성능은 확정(deterministic) 값인 반면 실제 성능은 산포를 보이는데, 이는 사용재료, 하중조건 및 환경이 불확정성(uncertainty)을 갖기 때문입니다. 과거에는 이 때문에 안전계수를 적용하였으나, 이는 경험에 지나치게 의존하고 신제품에는 적용 못하는 비과학적 방법입니다. 본 연구실에서는 이러한 불확정성을 모델링(UQ, uncertainty quantification)하고 CAE 해석에 적용함으로써 성능의 불확정성을 확률적으로 규명하는 신뢰성분석 기술을 연구하고 있습니다. 또한 이러한 성능산포를 고려하여 최적설계를 구현하는 신뢰성기반 최적설계(RBDO, Reliability Based Design Optimization), 성능산포를 최소화하는 식스시그마 설계(DFSS, Design for Six Sigma) 기술을 연구하고 있습니다.


(412-710) 경기도 고양시 덕양구 화전동 항공대길 100 한국항공대학교 기계관 403호

TEL. 02-3158-0403 | FAX. 02-3158-0453

Designed by Wixweb