본 논문에서는 기어 소음 및 진동 저감을 위해 베이지안 최적화 기법을 이용하여 기어 전달오차를 최소화하는 최적설계 기법을 제 안하였다. 이는 기어의 형상에 큰 영향을 받는다. 기존의 ISO 6336과 AGMA 2101 기반의 전달오차 해석은 기어 형상과 물림률을 충 분히 반영하지 못하며, 유한요소해석은 정확도가 높으나 세밀한 요소망과 접촉 비선형 해석으로 인해 계산 비용이 매우 크다는 한계 가 있다. 본 연구에서는 물림률을 고려한 유한요소 간소화모델을 구성하여 비교적 적은 샘플로 정확한 확률 모델을 만들 수 있는 가우 시안 프로세스 기반 대리모델과, 여기서 얻어진 기대치 개선값을 바탕으로 새로운 최적점을 탐색하였다. 제안된 기법의 결과를 유전 자 알고리즘 기법과 비교하여 유효성을 검증하였다.
This paper proposes an optimal design method for minimizing gear transmission error using Bayesian Optimization to reduce gear noise and vibration. Transmission error is significantly influenced by gear geometry. Conventional ISO 6336 and AGMA 2101 analyses cannot fully reflect the actual tooth shape or contact ratio, while finite element analysis provides high accuracy but entails substantial computational cost due to fine meshing and nonlinear contact conditions. In this study, a simplified finite element model considering contact ratio was developed to improve computational efficiency. A Gaussian process surrogate model was constructed to predict transmission error using a limited number of samples, and the expected improvement criterion was employed to efficiently search for new optimal points. The effectiveness of the proposed optimization framework was verified by comparing its results with those obtained from a genetic algorithm, demonstrating that the Bayesian Optimization approach can achieve high accuracy with reduced computational effort.