차량 질량 분포 변화를 고려한 섀시 강성의 다목적 최적 설계 방법론 = Multi-Objective Optimal Design Framework of Chassis Stiffness with Vehicle Mass Distribution Changing

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 차량 질량 분포 변화로 인한 주행안전성 및 승차감 성능 저하를 완화하기 위해, 공차 상태와 완전 적재 상태를 모두 고려한 서스펜션 강성 다목적 최적화 기법을 제안한다. 이를 위해 Purpose-Built Vehicle 타입 차량의 다물체 동역학 모델을 구축하고, ISO 3888-1 이중차선 변경 시험(롤 각, 요 각속도)과 직선 주행 시험(Z축 가속도)에 대한 실차 데이터를 통해 모델을 검증하였다.
10개의 질량 관련 변수에 대한 민감도 분석을 통해 영향도 높은 4개의 질량 변수를 선별하였고, 여기에 5개의 서스펜션 강성 변수를 더해 총 9개의 입력변수를 정의하였다. Optimal Latin Hypercube Design을 이용해 설계 공간을 구성하고, L2 discrepancy, 직교성, 최근접 거리 지표를 비교하여 시뮬레이션 시행 횟수를 600회로 선정하였다. 이 데이터를 바탕으로 4가지 서로게이트 모델을 비교한 결과, 선형회귀 + Gaussian Process Regression 모델이 가장 높은 정확도를 보였다. 이후 GPR이 학습한 잔차를 다항 회귀로 근사하여, 약 5% 이내 예측 오차를 갖는 수식 기반 모델을 구성하였다.
유전 알고리즘은 롤 각, 요 각속도, Z축 가속도를 목표함수로 하여 이 모델에 적용되었다. TOPSIS 및 CVaR 기반 지표를 활용한 강건 최적화와, 특정 적재 조건을 대상으로 한 국소 최적화를 통해, Z축 가속도의 소폭 증가를 허용하는 대신 롤 각과 요 각속도를 유의미하게 감소시키는 최적 해와 모든 목표함수를 안정적으로 감소시키는 최적 해를 도출하였으며, 이를 통해 제안한 방법론의 유효성을 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a multi-objective suspension-stiffness optimization framework to mitigate degradation of ride and handling (R&H) performance caused by changes in vehicle mass distribution, with both unloaded and fully loaded conditions considered. A multibody vehicle dynamics model of a PBV-type vehicle was constructed and validated against full-scale tests using ISO 3888-1 double lane-change (roll angle, yaw rate) and straight-ahead driving (vertical acceleration). Sensitivity analysis on ten mass-related variables allowed reduction to four dominant mass variables; combined with five suspension stiffness parameters, nine input variables were defined. An Optimal Latin Hypercube Design (OLHD) was used to populate the design space, and 600 design points were selected by comparing L2 discrepancy, orthogonality, and nearest neighbor distance. Based on these data, four surrogate models were evaluated; a linear regression + Gaussian process regression (GPR) model showed the best accuracy. The GPR residuals were then approximated by polynomial regression to obtain an analytical model with prediction errors within ~5%. NSGA-II was applied to this model using roll angle, yaw rate, and vertical acceleration as objectives. Robust optimization (via TOPSIS and CVaR-based indices) and local optimization for fixed loading conditions both yielded designs that substantially reduce roll and yaw responses, with only small trade-offs in vertical acceleration, demonstrating the effectiveness of the proposed methodology

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 1
• 1.2. 이전 연구 3
• 1.3. 연구 목표 5
• 제2장 방법론 6
• 2.1. 민감도 분석 7
• 2.2. Optimal Latin Hypercube Design 8
• 2.3. Surrogate Model 10
• 2.4. Genetic Algorithm 12
• 제3장 다목적 최적화 모델 구성 14
• 3.1. 다물체 동역학 모델 구성 14
• 3.2. 민감도 분석 및 변수 선별 18
• 3.3. 설계공간 구축 및 Surrogate Model 생성 25
• 3.4. GPR을 사용한 Surrogate Model 검증 27
• 3.5. Surrogate Model을 통한 수식 모델 생성 30
• 제4장 다목적 최적화 36
• 4.1. 주행안정성 및 승차감 다목적 최적 설계 36
• 4.2. 다목적 최적 설계 결과 분석 39
• 제5장 결론 44
• 참고문헌 45
• 영문초록 48