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이중 쐐기형 초음속 흡입구의 압력회복률에 대한 신뢰성 기반 최적설계
이창혁(Chang-Hyuck Lee),안중기(Joong-Ki Ahn),배효길(Hyo-Gil Bae),권장혁(Jang-Hyuk Kwon) 한국항공우주학회 2010 韓國航空宇宙學會誌 Vol.38 No.11
본 연구에서는 이중 쐐기형 초음속 흡입구의 압력회복률에 대한 신뢰성 최적설계를 수행하였다. 주어진 설계영역에서 다양한 설계변수의 불확실성을 고려하여 흡입구의 압력회복률을 확률적으로 모델링하였으며, 목적함수로는 흡입구 항력을 선정하였다. 신뢰성 최적설계에 앞서 전산해석비용을 줄이기 위해 실험계획법과 크리깅 모델을 이용하여 적절한 설계공간을 탐색하였다. 신뢰성 기법의 정확도 검증을 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며 이 결과를 신뢰성 기법 결과가 잘 추종함을 확인하였다. 신뢰성 기반 최적설계를 수행한 결과, 설계변수의 불확실성을 고려함으로써 시스템의 신뢰성을 확보하였다. 시스템 설계의 다양한 불확실성을 고려하기 위해서는 신뢰성 기반 최적설계가 유용한 접근방법임을 확인할 수 있었다. In this study, RBDO(Reliability Based Design Optimization) was performed for a supersonic double-wedge inlet. By considering uncertainty of design with given design space, the pressure recovery was transformed into the probabilistic constraint while the inlet drag was considered as a deterministic objective function. To save computational analysis cost and to search good design space, Latin-Hypercube design of experiment and the Kriging model were incorporated and then RBDO was performed. Monte-Carlo simulation was performed to verify the accuracy of AFORM(Advanced First Order Reliability Method). It was found that AFORM result agreed very well with the Monte-Carlo simulation result. The system reliability was guaranteed by considering uncertainty of the design variables. In case of considering diverse uncertainty of system design, RBDO was found to be useful.
홍종선,이창혁,김지훈,Hong, Chong-Sun,Lee, Chang-Hyuk,Kim, Ji-Hun 한국통계학회 2008 Communications for statistical applications and me Vol.15 No.4
재무자료에 대한 신용평가모형은 각각의 재무변수를 평활한 예측부도율로 변환하여 사용한다. 본 연구에서는 연속형 재무자료를 변환하여 설정된 신용평가모형의 문제점을 살펴보고, 연속형 재무변수를 다양한 형태로 범주화한 신용평가모형들을 제안한다. 범주형 재무자료를 사용해서 개발한 여러 종류의 신용평가모형들의 성과를 다양한 적합성 검증 방법으로 비교하고, 범주형 재무자료를 이용한 신용평가모형의 유용성을 토론한다. Current credit evaluation models based on only financial data except non-financial data are used continuous data and produce credit scores for the ranking. In this work, some problems of the credit evaluation models based on transformed continuous financial data are discussed and we propose improved credit evaluation models based on categorized financial data. After analyzing and comparing goodness-of-fit tests of two models, the availability of the credit evaluation models for categorized financial data is explained.