The main research goal of this thesis is the development of computationally efficient Reliability-Based Multidisciplinary Design Optimization(RBMDO) methodologies under uncertainties. Designs of multidisciplinary system considering uncertainties may give profound potential for improving product quality and for reducing system failures. The design should synthesize multidisciplinary analysis for system integration, probabilistic analysis for considering uncertainty and optimization for performance increase.
To realize the research goal, three separate works are conducted. The first one involves Reliability Analysis of Multidisciplinary systems(RAM) in which a conventional nested architecture is decoupled to make a sequential loop. The key point of this work is that Global Sensitivity Equations(GSE) is synthesized with the Advanced First Order Method(AFORM). Since the AFORM is mainly driven by the sensitivity information, concurrent subsystem analyses are enabled in reliability analysis of multidisciplinary systems. The second one is incorporating a single-level Reliability Based Design Optimization(RBDO) approach with the trust region-SQP technique for a single system. The conventional RBDO has a double-loop structure. Whenever the outer loop searches probabilistic feasibility, the inner loop should perform the reliability analysis. The efficiency of RBDO is improved by decomposing the double-loop structure into a sequential one and incorporating an approximation strategy. However, approximation strategies may give difficulties in convergence by its poor approximation quality. To tackle the problem, the trust region-SQP strategy is proposed to improve the robustness of convergence. The third work is developing the RBMDO strategy. The proposed strategies for RAM and RBDO are synthesized in the RBMDO strategy. In the third work, the RBDO strategy using the trust region-SQP technique is applied to multidisciplinary systems. The Bi-Level Integrated System Synthesis(BLISS) formulation is associated. The convergence of the strategy is improved by employing the trust region-SQP technique which validates approximation models in the trust region. The strategy is named as Probabilistic BLISS(ProBLISS). The proposed strategies were applied to various test problems ranging from simple analytical examples to the aircraft conceptual design one and much savings in computational cost were observed. Some recommendations for future research are made regarding the strategies for RAM, RBDO and RBMDO.
본 연구의 주된 목적은 계산효율이 우수한 신뢰성 다분야 통합최적설계(Reliability-Based Multidisciplinary Design Optimization, RBMDO)의 방법론을 개발하는 것이다. 대부분의 항공우주 시스템은 서로 다른 분야나 학제가 통합된 형태인데, 설계단계에서 불확실한 요소들을 고려하면 시스템의 성능을 향상시키거나 실패위험을 줄일 수 있다. 이러한 설계를 위해서는 다분야 학제의 통합, 확률분석 그리고 최적화 과정이 필요하다. 기존의 RBMDO는 전술한 세 분야가 3단계의 중첩 해석구조를 가지고 있기 때문에 큰 규모의 다분야통합 시스템을 해석하기 위해서는 많은 계산시간이 필요하였다.
연구목적을 구현하기 위하여 본 논문에서는 세 개의 다른, 그러나 서로 연관성을 가지는 연구를 수행했다. 첫째 연구는 다분야 시스템의 신뢰성 해석(Reliability Analysis of Multidisciplinary Systems, RAM)에 관한 연구로서 기존의 중첩된 구조를 순차적 해석구조로 분해하고 배열하여 효율을 증대시킨 내용이다. 이 연구의 핵심은 신뢰성을 해석하는 AFORM기법이 민감도를 순차적으로 개선하여 수렴한다는 것에 착안하여, GSE로부터 얻은 민감도를 AFORM해석에 통합시켰다는 데 있다. AFORM과 GSE를 통합함으로써 부 시스템들의 병렬계산이 가능하면서 우수한 계산효율을 가지는 구조를 개발할 수 있었다. 두 번째 연구는 신뢰성 최적설계(Reliability-Based Design Optimization, RBDO)로서 단일시스템에서 신뢰성 제한조건을 만족하면서 성능을 최대화 시키는 문제를 다루었다. RBDO는 신뢰성 해석과 최적화로 이루어진 2단계의 중첩된 해석구조를 가지고 있다. 본 연구에서는 근사함수를 이용하여 신뢰성을 해석하고 이 결과를 최적화에 사용함으로서 중첩된 구조를 분해하고 재배열하는 방식을 택했다. 그러나 근사함수는 근사정확도에 따라 엉뚱한 수렴결과를 주거나 수렴자체가 어려운 상황을 유발한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 Trust region-SQP기법을 적용하여 RBDO의 수렴을 보다 강건하게 만드는 구조를 제안하였다. RAM과 RBDO의 연구를 바탕으로 세 번째로 RBMDO에 관한 연구를 수행하였다. RBMDO에서는 기존의 MDO기법인 Bi-Level System Synthiesis (BLISS)에 Trust region-SQP를 적용하는 문제를 다루었다. 이상의 연구로 시스템들의 병렬계산이 가능하며, 우수한 계산효율과 강건한 수렴성을 가지는 RBMDO의 방법론을 개발하였으며, 본 논문에서는 이를 Probabilistic BLISS(ProBLISS)라 불렀다. ProBLISS를 포함한 RAM, RBDO 그리고 RBMDO의 방법론들은 단순한 계산문제에서부터 항고익 개념설계 문제들까지 다양하게 시험되었으며, 우수한 성능을 보여 주었다. 덧붙여 RAM, RBDO 그리고 RBMDO 분야의 추가연구를 위한 몇 가지 개선점과 제안사항들도 본 논문에 기술하였다.
