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Barrel Rifling Shape Optimization by Using Design of Experiment Approach

실험계획법을 적용한 포의 강선 형상최적설계

  • 강대오 ((주)최적설계연구소) ;
  • 우윤환 (한성대학교 기계시스템공학과) ;
  • 차기업 (국방과학기술연구소)
  • Received : 2012.02.14
  • Accepted : 2012.06.12
  • Published : 2012.08.01

Abstract

The rifling design problem has continuous-type shape variables and an integral number of riflings. In addition, it requires considerable time for analysis because its behavior should be described by a nonlinear finite element model (FEM). Therefore, this study presents an efficient design process for rifling based on a design of experiment (DOE) approach. First, Bose's orthogonal array is used to represent 25 runs for four design variables including three shape variables and one integer variable. Then, nonlinear FE analyses are performed. Next, to minimize the bullet resistance without affecting the bullet velocity and bullet rotational angle immediately before a bullet leaves the gun barrel, a what-if design is performed. In the proposed what-if design, a functional including the design objective and constraints is constructed and effect analysis is performed by using the functional. It is found that the new design obtained from the what-if design shows better results than the current one.

강선설계문제는 실수형 설계변수인 형상변수와 정수형 설계변수인 강선의 개수로 이루어져 있다. 또한, 탄이 강선의 통과하는 거동을 표현하기 위하여 비선형 유한요소 해석을 사용하므로 많은 해석시간이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 실험계획법 기반의 효율적인 강선설계 방법을 제안한다. 첫 번째로, 3 개의 형상변수와 1 개의 정수형 변수를 포함하는 4 개의 설계변수에 대해서 보스의 직교배열표를 사용하여 25 개의 실험점을 생성한 후 각 실험점에 대해서 비선형 유한 요소 해석을 수행한다. 다음으로는 포열에서 탄이 탈출할 때의 탄의 속도와 각속도를 만족시키는 동시에 탄의 저항력을 최소화 하기 위해서 가상설계개념을 수행한다. 제안하는 가상설계개념은 설계 목적과 제약조건 그리고 효과분석을 포함하는 범함수로 생성된다. 마지막으로 가상설계개념으로부터 주어지는 새로운 설계는 초기 설계보다 나은 결과를 보여주고 있다.

Keywords

References

  1. Krottmaier, J., 1993, Optimizing Engineering Designs, McGraw-Hill International Editions.
  2. Montgomery, D. C., 1997, Design and Analysis of Experiments, John Wiley & Sons.
  3. Hedayat, A. S., Sloane, N. J. A. and Stufken, J., 1999, Orthogonal Arrays: Theory and Applications, Springer.
  4. John, P. W. M., 1998, Statistical Design and Analysis of Experiments, Society for Industrial and Applied Mathematics.
  5. Myers, R. H., Montgomery, D. C., 1995, Response Surface Methodology, Wiley Series In Probability and Statistics.
  6. Osyczka, A., 1984, Multicriterion Optimization in Engineering with FORTRAN Programs, JOHN WILEY & SONS, New York, pp.23-42,
  7. Kim, M.-S., 2011, User's Guide for EasyDesign, EasyDesign Version 2.0, Institute of Design Optimization, Inc.
  8. Bose, R. C. and K. A. Bush, 1952. "Orthogonal Arrays of Strength Two and Three," Ann. Math Statist., Vol. 23, pp. 508-524. https://doi.org/10.1214/aoms/1177729331
  9. Kwon, K. B. and Shin, D.Y, 2011, "Optimal Design of a Mini-loader Based on the Design of Experiments," Trans. of the KSME(A), Vol. 35, No. 6, pp.693-698.