In the automobile manufacturing industry, lightweight design is one of the essential challenges to be solved fundamentally. The vehicle wheels are classified as safety related components as the main substructure of the vehicle. In this study, we illustrate a technique for selecting the appropriate number of spokes. Based on the basic model of the selected number of spokes, we propose a method to maintain stiffness and design lightweight using topology optimization software. Based on the basic model of the selected number of spokes, it was redesigned to be lightweight while maintaining stiffness by utilizing topology optimization software. By comparing and reviewing the structural analysis results of the basic model and the redesigned model, a design technique that can maintain structural safety and reduce wheel mass was proposed.

In this paper, a method of reducing the weight of vehicle wheels through topology optimization by finite element method is proposed. Recently, various environmental pollution caused by the operation of vehicles is gradually increasing, and this has a great correlation with the fuel efficiency of the vehicle. Therefore, it is required to reduce the weight of the vehicle to increase fuel efficiency. Among them, the vehicle's wheels are a key part of vehicle acceleration and braking, and passenger safety. Because the shape of the wheels is different, various effects such as reduced fuel economy and reduced airpower occur as well as aesthetic factors. The stiffness of the wheels plays an important role in transmitting the vehicle's power to the tires and braking. In this study, to reduce weight while satisfying the stiffness value, we propose to use topology optimization to design an arbitrary shape according to the number of spokes on the wheel.

In this paper, a GAN-based data augmentation method is proposed for topology optimization. In machine learning techniques, a total amount of dataset determines the accuracy and robustness of the trained neural network architectures, especially, supervised learning networks. Because the insufficient data tends to lead to overfitting or underfitting of the architectures, a data augmentation method is need to increase the amount of data for reducing overfitting when training a machine learning model. In this study, the Ganerative Adversarial Network (GAN) is used to augment the topology optimization dataset. The produced dataset has been compared with the original dataset.

This paper describes an adaptive hybrid evolutionary firefly algorithm for a topology optimization of truss structures. The truss topology optimization problems begins with a ground structure which is composed of all possible nodes and members. The optimization process aims to find the optimum layout of the truss members. The hybrid metaheuristics are then used to minimize the objective functions subjected to static or dynamic constraints. Several numerical examples are examined for the validity of the present method. The performance results are compared with those of other metaheuristic algorithms.

본 연구는 전기자동차 충전시스템에서 전력변환장치의 경량화를 위한 최적화 분석프로세스에 대한 내용을 서술하였다. 최적화 설계는 재료 물성치에 대한 설계민감도와 수학적 최적화를 결합하여 주어진 재료량 제한조건 하에 최적의 재료분포를 찾는 설계기법으로 위상의 고정화, 자유도가 묶이는 문제 등을 해결할 수 있는 위상 최적화방법을 사용하였으며, 위상 최적화 방법 중 비교적 수식화가 간단하고 수렴성이 좋은 SIMP법(solid isotropic material with penalization)에 의해 경량화 설계를 수행하였다. 경량화 설계는 3단계의 절차로 구성하였으며, 첫 번째 단계로 전력변환장치의 기본 설계에 대한 유한요소모델을 구성하고, 하중에 대한 정적해석을 수행하였다. 두 번째 단계로 정적해석 결과에 대해 등방성 재료의 강성계수를 적용한 밀도법을 이용하여 위상 최적화를 수행하여 경량화를 위한 최적 형상을 도출하였다. 세 번째 단계로 최적 형상에 대해 차량 탑재 부품의 충격시험기준에 만족하는 반정현파 펄스형태 충격하중을 인가하여 충격해석을 수행하였다. 위상 최적화단계에서 사용 환경조건으로 설계영역 정의는 마운팅 브래킷 영역으로 제한하였으며, 마운팅 브래킷의 설계 최적화를 통해 최종적으로 기본설계대비 20%이상의 경량화가 가능한 설계기술을 확보하였다.

In this paper, we take into account topology optimization problems considering spatial randomness in the material property of elastic modulus. Based on 88 lines MATLAB Code, Monte Carlo analysis has been performed for MBB(messerschmidt-bo lkow-blohm) model using 5,000 random sample fields which are generated by using the spectral representation scheme. The random elastic modulus is assumed to be Gaussian in the spatial domain of the structure. The variability of the volume fraction of the material, which affects the optimum topology of the given problem, is given in terms of correlation distance of the random material. When the correlation distance is small, the randomness in the topology is high and vice versa. As the correlation distance increases, the variability of the volume fraction of the material decreases, which comply with the feature of the linear static analysis. As a consequence, it is suggested that the randomness in the material property is need to be considered in the topology optimization.

본 논문에서는 커코프 판이론과 폰-칼만 비선형 변형율-변위 관계를 이용하여 서형화된 좌굴해석을 수행하였다. 평면응력과 좌굴문제에서 영률과 두께에 관한 설계민감도식을 유도하였고, 고유치를 최대화하면서 컴플라이언스를 최소화하는 위상최적설계 기법을 정식화하였다. 좌굴해석에서의 프리스트레스를 이용하여 판 좌굴문제에 적용할 수 있는 위상최적설계 기법을 개발하였다. 폰-칼만 비선형 변형률을 사용하여 좌굴문제의 응력행렬을 구성하는데 프리스트레스가 필요하므로 면외로의 운동을 도입하였다. 위상최적설계를 위하여 정규재료밀도를 설계변수로 하고, 목적함수는 최소 컴플라이언스와 최대 고유진동수로 하였으며 제한조건은 허용되는 재료량이다. 여러 수치예제를 통하여 개발된 설계민감도 해석법은 유한차분 민감도와 비교하여 매우 정확한 값을 가지고, 위상최적설계는 물리적으로 의미있는 결과를 제공함을 확인하였다.

본 논문에서는 Pothead를 지지하는데 사용하는 지그의 고유진동수를 일정 범위로 제한하여 Pothead와 공진을 일으키지 않도록 하는 지그의 최적 설계안을 제시한다. 쿤 터커(Kuhn-Thucker) 조건을 적용한 최적기준법(Optimality criteria method)을 사용하여 위상 최적화를 수행하였고, 이 과정에서 유한요소 크기기 최적 형상에 미치는 영향을 검토하였다. 또한 위상 최적화 결과를 바탕으로 실험 계획법(Design of experiments)과 반응 표면법(Response surface method)을 사용하여 형상 및 치수 최적화를 수행하여 비교용 지그에 비해 전체 질량이 30% 감소되는 결과를 얻었다. 마지막으로 최적화된 지그의 내진 해석을 수행한 Pothead의 응답은 Metal Handbook에서 제시된 내진 응답을 만족하고 있다.

본 연구에서는 판 구조물의 최적위상을 찾기 위한 비대칭 층을 가지는 인공재료모델을 이용한 위상최적화기법을 제시하였다. 구절점 판요소를 형성하기 위하여 판의 일차전단변형을 고려하는 Reissner-Mindlin 판이론이 도입되었다. 최소화하고자 하는 변형에너지를 목적함수로 하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 채택하였다 인공재료모델에 존재하는 다공성물질의 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 하는 크기조절알고리듬을 도입하였다. 제시된 위상최적화 기법의 성능을 조사하기 위하여 수치예제를 수행하였다. 수치해석결과로부터 제시된 위상최적화기법은 판구조물의 최적위상을 도출하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다. 특히 제시된 비대칭 층모델은 판구조물의 보강재를 보다 실제적으로 도출하는데 유용할 것으로 나타났다.

위상최적화기법을 이용하여 보의 기본고유진동수 최대화문제를 수행하였다. 도입된 위상최적화기법은 구조물의 모드형상에 의해서 발생되는 모드변형에너지를 바탕으로 한다. 최소화하고자하는 모드변형에너지를 목적함수로 하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 채택하였다. 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 유한요소내부에 존재하는 셀의 빈공간의 크기를 조절하기 위해 도입하였다. 세 가지의 다른 경계조건을 가지는 보를 이용하여 자유진동모드형상에 저항하는 보의 최적위상을 조사하였다. 수치해석결과로부터 도입된 위상최적화기법을 이용하여 도출한 보의 최적위상은 초기구조물에 비해 저차의 자유진동수가 크게 증가하는 것으로 나타났으며 특히 모드변형에너지를 이용하는 위상최적화의 경우에는 구조물의 기본진동수를 최대화하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다.

구조물의 최적 설계는 유한요소해석과 그것을 상용할 수 있는 컴퓨터 기술의 진보와 함께 발전해 오고 있다. 특히 위상 최적설계는 제한 조건들을 만족하는 구조물의 형상뿐만 아니라 최적 위상을 산출할 수 있다는 점에서 최근들어 많이 사용되고 있다. 일반적으로 유한요소해석은 영계수나 프와송 비와 같은 구조물의 재료특성 계수와 작용 하중 같은 변수들의 확정된 값을 가정하여 사용하나, 실제적으로 이러한 값들은 외부 환경의 영향이나 제조과정의 에러 등으로 인한 불확실성을 가진다. 따라서 정적 또는 동적인 구조응답 해석에서 다른 추이를 보일지도 모르며, 이는 구조물의 최적설계에도 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 구조물의 정적응답 해석에 대해 불확실성을 고려하는 간격 유한요소방법을 이용하여 구조물의 위상최적설계를 수행하고 그 해법을 제시하였다. 구조물의 최적설계 결과는 이전에 사용되었던 결과와 비교를 통하여 그 타당성을 입증하였다. 본 해석방법은 기존의 밀도분포법과 유한요소해석에 의한 위상설계와 비교하여 간단한 방법으로 서 선형 탄성 구조 응답의 불확실성을 고려하는 대체적인 구조물의 위상 최적결과를 예측할 수 있다.

이 논문은 여러 개의 집중하중을 받는 깊은 보의 최적위상을 조사 분석하고 그 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 최소화해야하는 변형에너지를 목적함수로 가정하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 사용하였다. 물질내부에 존재하는 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 도입하였다. 수치해석을 통하여 길은 보의 최적위상과 관련한 위상최적화 파라미터의 민감도를 조사하였고, 필터링과정이 최적위상에 끼치는 영향을 심도 있게 조사하였다. 수치해석결과로부터 깊은 보의 최적위상은 최적화 파라미터와 깊은 연관되어 있고 필터링과정이 최적위상을 찾는데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

본 연구를 통하여 다하중 경우를 가지는 평면구조물의 위상을 도출하기 위한 최적화 프로그램을 개발하였다. 계산시간을 줄이고 실용적인 위상최적화를 수행하기 위하여 사절점 저차 유한요소를 이용하였다. 저차 유한요소를 사용하여 도출되는 위상에 나타나는 체크무늬현상을 제거하기 위해 여과절차를 도입하였다. 위상최적화를 수행하기 위하여 가등질화된 물질로 구조재를 표현하였고 물질을 재분배하기 위하여 최적정기준을 바탕으로 유도한 크기조절 알고리듬을 도입하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 단하중 경우와 다하중 경우에 대한 평면 구조물의 위상을 도출하고 이를 비교분석하였다. 본 연구를 통하여 구조물의 실제적인 위상을 도출하기 위해서는 다하중 경우가 반드시 고려되어야 하는 것으로 나타났다.