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저자정보
김효식 (르노삼성자동차) 인준교 (르노삼성자동차)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회 학술대회논문집 한국소음진동공학회 2016년도 춘계 학술대회 논문집
발행연도
2016.4
수록면
589 - 595 (7page)

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This paper presents a study on the multidisciplinary design optimization compromising Crashworthiness, NVH and Durability for weight reduction of a vehicle body structure. The objective function is the weight of the body structure. The design constraints are selected from the major performance responses from NVH, Crashworthiness and Durability. And the design variables consisted of three categories: panel thicknesses, material grades and presence/absence of structural parts. NVH performance is estimated with two kinds of computational models: BIW(Body in White) and BIG(Body in Grey: Semi full vehicle). In case of BIW, two fundamental modal frequencies of 1st torsional and 1st bending modes are traced. In case of BIG, total 32 IPI(Input Point Inertance) at the body mountings are investigated and total 58 VTF(Vibration Transfer Function) of panels encompassing the acoustic cavity are studied. The targets of these NVH related responses have been deployed from the vibro-acoustic standard. CRASH requirement is investigated with 3 kinds of crash protocols: Frontal crashworthiness: BFD(Frontal Deformable Barrier) and 2 side ones: AEMDB of KNCAP and ENCAP. DURABILITY criteria is investigated with not only fatigue damages of structural panels but also failures of spotwelds. To find the optimal design candidates, this study adopts the meta-models using RSM(Response Surface Model) which are obtained through DOE(Design of Experiments). And then Genetic algorithm is used to search out the global minimums with the metamodels. This study finds a few configurations that can save the weight of the selected parts from 4.9 % up to 10.3 % of the baseline design. The proposed configuration presents a satisfactory compromise between the performances and weight reduction, although it is complicated to gain a balance because they are more contradictory under the modern Paradigem: front-loading design and reduction of development time.
#Multidisciplinary Design Optimization #MDO(다분야 통합 최적설계) #Response Surface Model #RSM(반응면모델) #Genetic Algorithm(유전알고리즘) #Design of Experiments #DOE(실험계획) #트레이드오프(Trade-off)

목차

Abstract
1. 서론
2. 다분야 통합 최적설계의 문제 정의
3장 다분야 통합 최적설계
4. 결론
References

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