Flexures are used to isolate optical elements from the mechanical and thermal effects of the structural support system. Several types of flexure mounts for large aperture mirrors in satellite are proposed based on kinematics which is a fundamental design concept of flexure mount. Since previous studies for flexure mounts are dependent on designer’s experiences and heuristic approaches, large amount of time and effort are devoted. Therefore, more systematic approach by combining heuristic knowledge base and numerical simulation is required. In this work, knowledge base for flexure elements and materials that are used for flexure mount is composed. And the inference engine which derives the appropriate flexure mount is developed. In developing the inference engine, SQP(Sequential Quadratic Programming) and MADM(Multi Attribute Decision Making) algorithm are used concurrently. Finally the expert system for flexure mount of a large aperture mirror is developed based on knowledge base, inference engine and user interface. Then, it is applied to light weighted mirror system and performance of the mirror system is discussed.
플렉셔는 지지 시스템의 기계적 혹은 열적인 영향으로부터 광학 요소들을 분리해 주는 역할을 한다. 인공위성 카메라에 대구경 반사경을 지지 하기 위한 몇몇 형태들의 플렉셔 마운트들이 기구학 이론에 기반하여 제안되어 왔다. 기존의 플렉셔 마운트 관련 연구는 설계자의 경험에 의존하여 진행되었고 이는 많은 시간과 노력이 소모되는 작업이다. 따라서 경험적인 방법과 수치적인 방법을 결합한 보다 체계적인 접근 방법이 요구된다. 본 연구에서는 플렉셔 마운트에 이용되는 플렉셔 요소와 구성재료에 대한 지식 베이스가 구성된다. 이와 더불어 FEM(Finite Element Method)과 SQP(Sequential Quadratic Programming) 그리고 MADM(Multi Attribute Decision Making) 과 같은 수치적인 기법을 결합하여 적절한 플렉셔 마운트를 이끄는 추론엔진이 개발하였다. 나아가 지식 베이스와 추론엔진을 사용자 인터페이스와 결합하여 전문가 시스템을 구성하고 이로부터 이끌어낸 플렉셔 마운트를 광학 시스템에 적용함으로써 지지부 설계에 관한 전문가 시스템의 효용성을 검증하였다.
