국군의 무기체계나 지원장비에는 해외 도입 부품이 다수 적용된다. 시간이 지남에 따라 이러한 도입 부품은 재고 단종이나 제작사 단종으로 더 이상 수리부속 수급이 어려워져 장비의 가동...

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창원 : 국립창원대학교, 2024
학위논문(석사) -- 국립창원대학교 대학원 , 첨단방위공학과정(석사) , 2024. 8
2024
한국어
551 판사항(5)
경상남도
ix, 95장 ; 26 cm
지도교수: 박종규
국립창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
I804:48019-000000017330
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국군의 무기체계나 지원장비에는 해외 도입 부품이 다수 적용된다. 시간이 지남에 따라 이러한 도입 부품은 재고 단종이나 제작사 단종으로 더 이상 수리부속 수급이 어려워져 장비의 가동률을 하락시켜 국군의 전력 하락으로 이어지게 된다. 이러한 이유로 체계개발·유지에서 단계적으로 체계개발 단계에서는 도입 부품을 사용하여 우선 개발을 완료한 후 양산단계나 창정비 단계에서 주요 도입부품에 대한 국산화 개발을 중기계획에 포함시켜 장비의 가동률과 전력의 하락을 예방하고 있다.
양산단계나 창정비 단계에서 개발된 국산화 부품은 적용되기 위해서 기존 부품 대비 동등 이상의 성능을 요구한다. 특히, 기계 부품의 경우 기존 부품에 적용된 원소재의 단종이나 국내에서 생산하지 않는 규격의 소재로 인해 불가피하게 소재의 변경이 필요하게 되며, 이 경우 소재의 물성변경과 이로 인한 부품의 설계 변경에 대한 검증이 필수적으로 진행되어야 한다.
신규 개발 국산화 부품의 성능 입증은 개발 난이도에 따라 설계, 생산, 성능 시험의 일련의 과정을 반복하게 되며, 이 과정에서 많은 금전과 시간의 소모가 이루어지게 되고, 3D CAD(Computer Aided Design), 유한요소해석(Finite Element Method), 인공지능(Artificial intelligence) 등과 같은 첨단 기술을 활용하여 금전적 시간적 비용의 최소화를 시도하고 있다.
이에 본 논문에서는 유한요소해석과 인공지능을 활용하여 방산 부품 국산화의 일환으로 개발된 선회기어 조립체의 선회기어와 안티백래시 피니언의 성능 입증과 금전적 시간적 비용의 최소화 방안을 제시한다.
기어에는 원활한 작동을 위해 백래시가 존재하나 긴 사정거리를 가진 무기체계에 있어 이는 물리적 오차이며, 사격 정밀성 확보를 위해 안티백래시를 요구한다. 안티백래시 피니언은 일반적으로 피니언을 두 개로 분할하여 각각의 피니언이 상대 기어의 양쪽 치면에 항상 접촉하도록 엇갈리게 조립하여 회전 방향의 전환 시에도 백래시가 발생하지 않는다. 그러나, 피니언을 두 개로 분할하며 얇아진 두께로 인해 강도의 저하가 일어나게 되며, 안티백래시 구조로 인해 항상 피니언의 치면에 강한 접촉력이 발생하기 때문에 치아의 강성에 대한 검증이 반드시 필요하다.
기어의 강도 평가는 굽힘응력에 의한 이뿌리의 강도, 접촉응력에 의한 치면의 피팅 저항성에 대해 평가하게 되며, 본 연구에서는 AGMA (American Gear Manufacturers Association)의 굽힘강도 이론과 접촉강도 이론을 활용하여 이론적 계산을 수행한 후 ANSYS의 Structural statics 모듈을 활용한 구조해석 수행 결과와 비교를 진행하였다.
구조해석 수행결과 구동모터의 최대 작동토크에서 발생한 굽힘응력과 접촉응력은 모두 기어와 피니언의 항복응력 이하의 결과를 보여주었으나, 안티백래시 구조의 접촉 특성으로 인해 기어의 모서리부에 응력이 집중되고 치면의 균일하지 않은 하중분포를 확인할 수 있었으며, 이에 대한 개선 방안으로 엔드 릴리프를 적용한 피니언을 통해 해당 문제점을 개선할 수 있었다.
또한, AGMA의 굽힘강도와 접촉강도 이론으로 계산한 이론값과 구조해석 해석값의 비교 시 토크가 커질수록 오차가 커지는 경향성이 보였으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 인공지능을 활용하여 보정계수를 산출하였으며, 산출한 보정값을 엔드 릴리프 개선 모델의 결과값에 대입하여 이론값과 계산값의 오차율을 개선하였다.
목차 (Table of Contents)
[제18회 김옥길기념강좌] 인공지능, 감정, 휴머니즘(Human-Compatible Artificial Intelligence’)’
이화여자대학교 스튜어드 러셀누구나 할 수 있는 데이터 분석과 인공지능[Data Analysis and Artificial Intelligence for Everyone]
K-MOOC 인하공업전문대학 이세훈누구나 할 수 있는 데이터 분석과 인공지능[Data Analysis and Artificial Intelligence for Everyone]
K-MOOC 인하공업전문대학 이세훈회전체 기계설계
영남대학교 박상신전산고체역학
충북대학교 주진원