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병춘 담
5 years ago
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1 O p t i m i z a t i o n s h o u l d b e m u c h e a s i e r 황순환부장 이디앤씨

2 EzOPT MOLD 목차 1. 최적설계란? 2. Moldflow 해석자동화및최적화 3. EzOPT MOLD 2016 소개 1) 개요 2) 해석결과자동분석 3) Gate Cone 최적화 4) 사출조건최적화 5) Valve Gate Sequence 최적화 4. EzOPT MOLD 시연 ( 동영상 ) 5. 요약 2

3 최적설계란? 3

4 INFLUENCE(%) 최적설계란? 설계의중요성 70% 20% 5% 5% 50% MATERIAL 15% LABOR 30% OVERHEAD 5% PRODUCT DESIGN 설계비용은제품원가의 5% 이지만 설계가제품원가에미치는영향은 70% 4

5 최적설계란? 설계단계 설계요구사항 설계변수 설계문제정식화 Moldflow CAE 실험 해석절차정립 설계절차정립 Conventional Design Advanced Design (e.g. 최적설계 ) 5

6 최적설계란? Conventional Design 절차 초기설계선택 Moldflow 를이용한성능평가 설계요구사항만족? No 설계변수변경 Yes 적정설계 (Adequate Design) Know-How 경험적지식 6

7 최적설계란? Advanced Design 절차 초기설계선택 Automatic Process Using PIDO technology Moldflow 를이용한성능평가 설계요구사항만족? No 설계변수수정 Yes Best Design Advanced Design Techniques 7

Design Optimization Approximate Optimization Optimizer Optimizer x Actual Simulation

8 Design Problem Solving Design Explorations 최적설계란? Advanced Design 기술 Parametric Study Design Sensitivity Analysis Design Of Experiments Design Optimization Approximate Optimization Optimizer Optimizer x Actual Simulation Model y(x) Actual Simulation Model y(x) x Metamodel ŷ(x) Execution Time : 1 hr Execution Time : 1 hr Execution time : 0.1 sec 8

9 최적설계란? 최적설계정의 원하는조건을만족시키는설계변수값을주어진상 / 하한사이에서찾아내는수치적절차입니다. Find x (x 1, x 2,, x n ) Minimize f 1 (x) Optimizer subject to f 2 (x) f 2 U x f(x) f 3 L f 3 (x) f 4 L f 4 (x) f 4 U Input x(x 1 x n ) Analysis Output f 1 (x),, f m (x) f 5 (x) =a : f m (x) f U m x L x x U 9

10 최적설계란? 최적설계문제기본형 설계변수 (Design Variables) 설계자가변경할수있는독립변수 Ex) 두께, 충전시간, 게이트숫자, 공정조건, 목적함수 (Objective function) 독립변수에따라변경되는종속변수중최대화혹은최소화되어야하는함수 Ex) 휨양, 형체력, 체적수축율 (sink mark), 구속조건 (Design Constraints) 독립변수에따라변경되는종속변수중상 / 하한값을가지는함수 Ex) 웰드라인, 성형압력, 평탄도, 진원도 설계변수범위 (Side Constraints) 독립변수의설계범위 ( 구간 ) Ex) 게이트숫자 2~3개, 충전시간 1~2sec Find x (x 1, x 2,, x n ) Minimize f 1 (x) subject to f 2 (x) f U 2 f L 3 f 3 (x) f L 4 f 4 (x) f U 4 f 5 (x) =a : f m (x) f U m x L x x U 10

11 최적설계란? CAN 설계문제 휴대성도만족하고적정음료량을담을수있으면서캔재료 ( 알루미늄 ) 비용을최소화할수있을까? R H 가정 1: 캔은원통형이다. 가정 2: 캔재료는평판이다. 가정 3: 캔재료두께는동일하다. 가정 4: 캔재료면적 = 캔재료비용가정 5: 음료량 = 캔부피 캔재료면적 = 2* 원형면적 + 사각형면적 A = 2*(πR 2 ) + L*H 신제품캔의프로토타입은 R=3cm, H=12cm A= cm 2, V= cm 3 입니다. 신제품캔의재료비용을줄이기위해재료면적을최소화하십시오. 단, 음료량은 320ml 이어야합니다. 단, 휴대성을위해 2.5cm R 3.5cm 이어야합니다. 단, 캔의높이는 10cm H 15cm 이어야합니다. where, L= 2πR 계산시간을 5 분드리겠습니다. Excel_CAN_ 사용자테스트.xls 에서 R 과 H 를설계구간내에서바꿔가며설계조건을만족하는최적의 R 과 H 를찾으십시오. 11

12 최적설계란? CAN 설계문제정식화 신제품캔의프로토타입은 R=3cm, H=12cm A= cm 2, V= cm 3 입니다. 신제품캔의재료비용을줄이기위해재료면적을최소화하십시오. 단, 음료량은 320ml 이어야합니다. 최소화해야할목적함수 (Objective function) 는 A Find R, H to minimize A subject to V=320 구속조건 (Constraints) V 의제한범위 설계변수 (Design variable) 는 R 과 H R 의초기값은 3, H 의초기값은 12 단, 휴대성을위해 2.5cm R 3.5cm 이어야합니다. 설계변수 R 의범위 단, 캔의높이는 10cm H 15cm 이어야합니다. 설계변수 H 의범위 12

13 최적설계란? CAN 설계문제최적화 x Optimizer f(x) 설계변수 R 수렴이력설계변수 H 수렴이력구속조건 V 수렴이력목적함수 A 수렴이력 16 회계산 13

최적설계란? CAN 설계문제최적화결과 Initial Optimal 3 3.

14 최적설계란? CAN 설계문제최적화결과 Initial Optimal A= V= A= V= R 3cm 3.192cm H 12cm 10cm V cm cm 3 A cm cm 2 (6.4% 감소 ) 14

15 최적설계란? 실제설계문제라면 설계변수의개수증가 ( 두께, 충전시간, 게이트숫자, 공정조건, X1, X2, X3, X4, ) 설계고려사항의개수증가 ( 웰드라인, 성형압력, 평탄도, 진원도, Y1, Y2, Y3, Y4, ) 실험또는해석비용증가 ( 최소한의실험이필요 ) 제한된시간 15

16 Constraine d Unconstrai ned 최적설계란? 최적화알고리즘 Local Optimization Methods Gradient-based Function-based Global Optimization Methods Steepest Descent, Conjugate Gradient, BFGS, DFP, Cyclic Coordinate, Hooke & Jeeves s Pattern Search, Genetic Algorithm (GA), Evolutionary Algorithm (EA), Simulated Anealing (SA), MFD, SLP, SQP, GRG, MMFD, STDQAO, PQRSM, Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), Branch and Bound Method (BBM), 최적설계의기본개념을이해하고, 최적설계문제를정의할수있도록한다. 설계고려사항중반드시목표값을만족해야하는성능인자는구속조건으로처리한다. 최대화, 최소화혹은목표값에도달해야하는성능인자는목적함수로처리한다. 설계변수는목적함수와구속조건에영향을주는인자들로선택하며, 설계변수의개수에따라최적설계를위한해석회수가결정되므로가능한한개수를줄이는것이좋다. 최적설계문제의종류를이해하고, 용도에맞는방법을선택할수있도록한다. 적은비용으로설계개선안도출이목표인경우, Local Optimizer 를사용하는것이효과적이며, 민감도해석의용이성및 Noisy Function 존재여부에따라 Gradient-Based Optimizer 또는 Function-Based Optimizer 를선택할수있다. 해석비용에구애받지않고, 가장좋은해를찾는것이목표인경우, Global Optimizer 를사용한다. 16

17 최적설계란? PQRSM Performance Performance Prematurely Converged Design Variable Converged Design Variable Conventional Gradient-Based Optimization Sequential Approximate Optimization Using PQRSM Progressive Quadratic Response Surface Method 17

18 최적설계란? 실험계획법정의 정의 실험계획법 (Design of Experiments; DOE) 이란실험에대한계획방법을의미하는것으로, 해결하고자하는문제에대하여실험을어떻게행하고, 데이터를어떻게취하며, 어떠한통계적방법으로데이터를분석하면최소의실험횟수에서최대의정보를얻을수있는가를계획하는것! 특성치 인자 ( 설계변수 ) 수준 용어정의 실험을실시한후데이터의형태로얻어지는반응치, y(x) 특성치에영향을주는많은원인들중에서실험에서직접취급되는원인, x 실험을하기위한인자의조건 최대휨변형량웰드라인길이최대압력 금형온도밸브게이트 Sequence 게이트위치 사출성형품 금형온도 ={40, 50, 60 } 3 수준수지온도 ={85, 88, 90, 92, 95 } 5 수준 18

19 최적설계란? 실험계획법사용이유 어떻게하면적은실험점 ( 시간, 비용 ) 으로많은정보를얻을수있을까? f f DOE 기법사용!! x x DOE 기법을사용하지않고설계영역에고르게 10 개의실험점을분포시킴! : 실험점 : 실험점에서의실제응답값 : 실제응답함수 : 예측응답함수 DOE 기법을사용하여적절한곳에 6 개의실험점을분포시킴! 효율 ( 시간, 비용 ) 의향상은물론예측의정확성도향상됨! 설계변수의개수가많아질수록 DOE 의중요성은커짐! 19

20 최적설계란? 최적화전략 시작 설계요구사항 1 설계대상선정 2 설계목적 ( 성능개선, 문제해결 ) 설계문제정식화 1 목적함수 ( 최대화, 최소화 ), 목적함수개수 ( 단일목적함수, 다중목적함수 ) 2 구속조건유무및범위 ( 하한값, 상한값 ) 3 설계변수개수및범위 ( 초기값, 하한값, 상한값 ) Y CAE 가능? N 해석절차정립 CAD 모델링절차 Meshing 절차 CAE 해석절차 Excel, Matlab, VBScript 등 해석절차자동화가능? 모델링 / 해석 / 계산절차자동화구성 1 입력파일, 실행파일, 출력파일지정 2 Mapping 3 자동화디버깅 해석절차의 1 회해석시간이짧은가? 설계변수개수가적은가? CAE를이용한최적설계 1 설계변수형태 ( 연속, 이산 ) 2 목적함수개수 ( 단일, 다중 ) 3 최적화기법선정, 파라메타설정 4 최적화 Solution 도출 Y Y Y N N N Parametric Study 설계변수범위및 Step 선정 Screening을통한주요설계변수선정출력변수변화형태 ( 선형, 비선형 ) 실험계획법인자및특성치간경향성평가주요인자판별을통한 Screening 실험점추가 1 추가실험횟수선정 ( 실험시간고려 ) Space-filling 기법 사용자직접실험점추가 서로다른 sampling 기법으로생성한실험점결합 이상점 (Outlier) 검출 1 실험횟수를고려한이상점제거 N N 실험절차정립 실험계획법 1 특성치선택 2 인자수와인자수준수결정 3 실험횟수계산 ( 실험시간고려 ) 4 실험계획법선정및실험점배치 실험실시 5 필요에따라실험테이블분리 실험실시 6 인자및특성치간경향성평가, 주요인자판별 7 Best Point 도출 근사화기법 1 특성치경향성분석 2 근사화기법선정 ( 수동또는자동선정 ) 3 실험결과테이블로부터근사모델생성 근사모델예측성능 ( 정확도 ) 높은가? Y 근사모델을이용한최적설계 1 설계변수형태 ( 연속, 이산 ) 2 목적함수개수 ( 단일, 다중 ) 3 최적화기법선정, 파라메타설정 4 Best Solution 도출및실제실험검증 근사값과실제값이유사한가? Y N 성능개선및문제해결? Y 종료 N 20

21 Moldflow 해석자동화및최적화 21

22 Moldflow 입력변수 사출조건 ( 온도, 시간, 압력, 속도, 거리등 ) Gate 개수, 위치, 형상, 종류 딜리버리시스템위치및형상변수 딜리버리시스템관련설정조건 냉각수관련설정조건 냉각채널 ( 배플등포함 ) 개수, 위치, 형상변수 물성치 ( 수지, 금형 ) Solver 파라메타 제품형상 22

PIAnO 설계최적화 근사화 주요인자분석 최적화 산포해석 실험계획법으로구한 DOE

Stepwise Regression 지원 Radial Basis Function

분석툴 DOE (FFD, CCD 계열, PBD, BBD, OLHD, OA-122 종 )

23 PIAnO 설계최적화 근사화 주요인자분석 최적화 산포해석 실험계획법으로구한 DOE Table 을이용해서초보자도쉽게정확한근사모델을만들수있는 Approximate Model Wizard 기능을제공합니다. 제공되는근사모델 Polynomial Regression ( 혹은 RSM) <- Stepwise Regression 지원 Radial Basis Function (Regression) Kriging Radial Basis Function (Interpolation) Critical 한성능에영향을미치는인자가무엇인지파악할수있도록주요인자분석툴을제공합니다. 분석툴 DOE (FFD, CCD 계열, PBD, BBD, OLHD, OA-122 종 ) Parametric Study Design Sensitivity Analysis 설계요구사항을만족하는설계를도출할수있는최적설계기능을제공합니다. 최적화기법 PQRSM STDQAO EA Micro GA 제작공차나물성치의노이즈로인한성능의산포를예측할수있는기능을제공합니다. 산포해석툴 Monte Carlo Simulation Latin Hypercube Sampling Enhanced Dimension Reduction 23

24 EzOPT MOLD

25 EzOPT MOLD 개요 사출성형품의품질을최대화하고성형불량요인을최소화할수있는 Moldflow 전용최적화프로그램 1 Moldflow 해석모델자동분석 2 Moldflow 해석절차자동화 3 Moldflow 전용최적화기법개발 4 Moldflow 전용최적설계결과분석 25

26 EzOPT MOLD 구성 01 해석결과자동분석 02 Gate Cone 최적화 Reviewer 03 사출조건최적화 04 Valve Gate Sequence 최적화 26

27 해석결과자동분석 27

28 해석결과자동분석 개요 목적 사용자가선택한해석모델에대한해석결과의자동분석및보고서생성 Analysis Sequence Fill Fill+Pack Fill+Pack+Warp Cool Cool+Fill+Pack+Warp Mesh type Midplane Dual Domain 3D 출력변수관련레이어 ezopt weldline ezopt deflection ezopt circularity 1, 2, 3, ezopt flatness 1, 2, 3, 해석방법론특징 병렬컴퓨팅 해석중지및재개 28

해석결과자동분석 해석모델 해석절차 Moldflow Study File(*.sdy) 선택 복수 *.

mpi) 선택 3 4 해석가능여부판단 모델불러오기및수정 5 Reviewer 를이용한결과분석 활용방안 e.g.

g.3 동일제품이지만입력변수 ( 사출조건, 물성치등 ) 가다른 2 개이상의모델

29 해석결과자동분석 해석모델 해석절차 Moldflow Study File(*.sdy) 선택 복수 *.sdy 선택가능 단일또는복수모델해석 병렬컴퓨팅 1 2 Moldflow Project File(*.mpi) 선택 3 4 해석가능여부판단 모델불러오기및수정 5 Reviewer 를이용한결과분석 활용방안 e.g.1 해석완료모델 출력변수자동분석 보고서생성 e.g.2 해석예정모델 해석자동화 출력변수자동분석 보고서생성 e.g.3 동일제품이지만입력변수 ( 사출조건, 물성치등 ) 가다른 2 개이상의모델 하나의보고서에출력변수값과해석결과그림을동시비교 e.g.4 제품형상, 게이트, 런너, 스프루등이다른 2 개이상의모델 개별보고서에출력변수값과해석결과그림을비교 29

30 Gate Cone 최적화 30

Gate Cone 최적화 사례 1: 프린트용홀더 Deflection, all effects:z Component Scale Factor = 1.000 [mm] 1.065 설계문제 평면도 =2.

31 Gate Cone 최적화 사례 1: 프린트용홀더 Deflection, all effects:z Component Scale Factor = [mm] 설계문제 평면도 =2.07mm 초기모델 게이트개수 : 3 3D mesh (523,898 elements) 평면도최소화 게이트예상개수 : 1, 2, 3( 초기 ) 최대예상해석횟수 : 132 1회해석시간 : 22분 평면도 =0.49mm 최적모델 게이트개수 : 1 해석횟수 : 99 76% 감소

Gate Cone 최적화 사례 2: 세탁기용터브 초기모델 게이트개수 : 4 Deflection, all effects:x Component Deflection, all effects:y Component Scale Factor = 1.000 [mm] 3.772 진원도 =2.

32 Gate Cone 최적화 사례 2: 세탁기용터브 초기모델 게이트개수 : 4 Deflection, all effects:x Component Deflection, all effects:y Component Scale Factor = [mm] 진원도 =2.668mm 설계문제 진원도최소화 게이트예상개수 : 2 최대예상해석횟수 : 37 1회해석시간 : 1시간 31분 DD mesh (104,098 elements) 진원도 =0.875mm 최적모델 게이트개수 : 2 해석횟수 : 37 67% 감소

Gate Cone 최적화 사례 3: 자동차용카울탑커버 초기모델 게이트개수 : 5 Deflection, all effects:z Component Scale Factor = 1.000 [mm] 3.026 설계문제 Z 방향휨편차 =5.76mm 1.

33 Gate Cone 최적화 사례 3: 자동차용카울탑커버 초기모델 게이트개수 : 5 Deflection, all effects:z Component Scale Factor = [mm] 설계문제 Z 방향휨편차 =5.76mm 휨편차최소화 게이트예상개수 : 5 최대예상해석횟수 : 60 1회해석시간 : 2시간 5분 DD mesh (157,952 elements) Z 방향휨편차 =4.02mm 최적모델 게이트개수 : 5 해석횟수 : 42 30% 감소

6502 설계문제 3D mesh (910,493 elements) Z방향최대휨최소화 게이트예상개수 : 7 최대예상해석횟수 : 81

34 Gate Cone 최적화 사례 4: Tablet 용 Rear Cover 초기모델 게이트개수 : 6 Deflection, all effects:z Component Scale Factor = Z 방향최대휨 =1.05mm [mm] 설계문제 3D mesh (910,493 elements) Z방향최대휨최소화 게이트예상개수 : 7 최대예상해석횟수 : 81 1회해석시간 : 1시간 5분 Z 방향최대휨 =0.62mm 최적모델 게이트개수 : 7 해석횟수 : 57 41% 감소

35 사출조건최적화 35

36 사출조건최적화 개요 목적사출성형품의품질향상을위해사출조건 ( 공정조건 ) 을최적화 Analysis Sequence Fill Fill+Pack Fill+Pack+Warp Cool Cool+Fill+Pack+Warp Mesh type Midplane Dual Domain 3D 입력변수관련사출조건 Temperature Filling control Packing/holding control Cooling time 출력변수관련레이어 ezopt weldline ezopt deflection ezopt circularity 1, 2, ezopt flatness 1, 2, 최적화알고리즘 eppao: 적은횟수로순차적해석을수행하는 EzOPT MOLD 전용알고리즘 1 NDV 회해석, NDV 23 2NDV 해석 설계방법론특징 해석모델의설계가능여부자동분석 간편한설계문제정식화 설계변수자동선정 최적화중지및재개 설계변수범위자동설정 36

37 사출조건최적화 설계절차 초기모델 사출조건확인 해석횟수설정 최적설계및모니터링 최적모델 1 2 해석모델선택 해석모델분석 단일또는복수모델해석 3 4 설계문제정식화 ( 목적함수 & 구속조건 ) 5 Reviewer 를이용한결과분석 활용방안 e.g.1 압력을최소화할수있는사출조건을결정 e.g.2 형체력을제한값이내로하면서 Cycle time 을최소화할수있는사출조건을결정 37

38 Valve Gate Sequence 최적화 38

39 Valve Gate Sequence 최적화 개요 목적사출성형품의품질향상을위해 Valve Gate Sequence 를최적화 Analysis Sequence Fill Fill+Pack Mesh type Midplane Dual Domain 3D Valve Gate Control Time Fill+Pack+Warp Cool+Fill+Pack+Warp 입력변수관련 Sequence MODE MODE A type MODE B type 출력변수관련레이어 ezopt weldline ezopt deflection MODE C type ezopt circularity 1, 2, ezopt flatness 1, 2, 최적화알고리즘 eppao: 적은횟수로순차적해석을수행하는 EzOPT MOLD 전용알고리즘 1 NDV 회해석, NDV 23 2NDV 해석 설계방법론특징 해석모델의설계가능여부자동분석 간편한설계문제정식화 설계변수자동선정 최적화중지및재개 설계변수범위자동설정 39

40 Valve Gate Sequence 최적화 설계절차 초기모델 Sequence 확인 해석횟수설정 최적설계및모니터링 최적모델 1 2 해석모델선택 해석모델분석 단일또는복수모델해석 3 4 설계문제정식화 ( 목적함수 & 구속조건 ) 5 Reviewer 를이용한결과분석 활용방안 e.g.1 사출성형품의전면이나취약부위에발생한 weld line 을없애거나이동시킬수있는최적의 Valve Gate Sequence 를결정 e.g.2 미성형발생을개선할수있는최적의 Valve Gate Sequence 를결정 40

41 Reviewer 개요 목적 : 해석및설계결과를효율적으로비교분석할수있는기능제공 백업모델열기및삭제 하드디스크저장공간의자동계산 비교분석용차트 정식화출력변수선별출력 카테고리별출력변수자동정량화 Flow 9개항목 35개 Cool 4개항목 26개 87개 +α Warp 3개항목 26개 +α 해석모델의방향별이미지자동캡쳐 해석결과및그 림이포함한리포 트자동생성 실시간최적 화순위결정 최적화후정 식화변경을통 한순위재결정 41

42 EzOPT MOLD 요약 EzOPT MOLD 2015 Gate Cone 최적화 Moldflow 2015 호환 EzOPT MOLD 2016(2015 년 4 월 30 일개발완료, 7 월 1 일출시예정 ) Gate Cone 최적화, 해석결과자동분석, Valve Gate Sequence 최적화, 사출조건최적화 Moldflow 2016 호환 병렬컴퓨팅지원 EzOPT MOLD 전용최적화알고리즘개발 (EzSAO, eppao) 간소화된설계절차 Reviewer 기능강화 보고서기능강화 EzOPT MOLD 2017( 관련연구진행중, 2016 년 7 월 1 일출시목표 ) 게이트, 런너, 스프루모델링자동화및최적화 냉각채널모델링자동화및최적화 Moldflow 2017 호환 42

43 최적설계는좀더쉬워져야합니다. Optimization Should be much easier EzOPT MOLD 43

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<C0FCBBEAB1B8C1B6C7D0C8B8C1F B1C732C8A BFF9C8A32E687770> 소프트웨어소개 혁신적인 해석프로세스자동화 및 다분야통합설계 툴 PIAnO 혁신적인 해석프로세스자동화 및 다분야통합설계 툴 PIAnO Advanced Analysis Process Integration and Automation and Multidisciplinary Design Optimization Tool, PIAnO 윤상준 * * ( 주 ) 피도텍이사