Journal of the Korean Society for Railway (한국철도학회논문집)

The Korean Society for Railway (한국철도학회)
권호 표지

Optimization for the Design Parameters of Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility

전기 기관차 중수선 시설의 설계 변수 최적화

  • 엄인섭 (고려대학교 정보경영공학부) ;
  • 천현재 (고려대학교 정보경영공학부) ;
  • 이홍철 (고려대학교 정보경영공학부)
  • Received : 2009.11.13
  • Accepted : 2010.02.26
  • Published : 2010.04.26
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

In this paper, we propose a optimization approach for the Electric Locomotive Overhaul Maintenance Facility (ELOMF), which aims at the simulation optimization so as to meet the design specification. In simulation design, we consider the critical path and sensitivity analysis of the critical (dependent) factors and the design (independent) parameters for the parameter selection and reduction of the metamodel. Therefore, we construct the multi-objective non-linear programming. The objective function is normalized for the generalization of design parameter while the constraints are composed of the simulation-based regression metamodel for the critical factors and design factor's domain. Then the effective solution procedure based on the pareto optimal solution set is proposed. This approach provides a comprehensive approach for the optimization of Train Overhaul Maintenance Facility(TOMF)'s design parameters using the simulation and metamoels.

전기 기관차 중수선 시설과 같이 복잡한 시스템의 설계 변수와 중요 변수 최적화는 수리적인 형태로 분석하는 것이 매우 어려운 작업이 된다. 본 논문에서는 메타 모델의 개념을 시뮬레이션 근사 모델에 적용하여 설계 변수와 중요 변수의 최적화를 수행하였다. 시뮬레이션 설계를 위하여 Critical Path 분석과 민감도 분석 수행하여 설계 변수와 실험 횟수를 줄이기 위하여 노력을 하였다. 시뮬레이션 분석은 다 목적 비선형 계획법을 구성한 후 파레토 최적해 집합을 산출하여 설계자에게 다중 대안의 해 집합을 제시하여 실제 시스템의 적용에 대한 유동성을 제공하려고 노력하였다. 본 논문에서 제시 된 기법은 열차 중수선 시설의 설계 및 분석에 있어서 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 하나의 방법으로 이용이 가능 할 것이다.

Keywords

References

  1. 엄인섭, 정수동, 오정헌, 이홍철 (2009) 열차 중수선 시설의 최적 설계를 위한 시뮬레이션 분석 방법, 한국철도학회 논문집, 제 12(2), pp. 291-301.
  2. 엄인섭, 이홍철, 천현재 (2007) 시뮬레이션을 이용한 철도 정비 시설의 최적 설계 방법, 한국철도학회논문집, 10(3), pp. 306-316.
  3. T. S. Meinert, G. D. Taylor, and J. R. English (1999) A modular simulation approach for automated material handling systems, Simulation Practice and Theory, 7(1), pp. 15-30. https://doi.org/10.1016/S0928-4869(98)00016-0
  4. S. Narayanan, D. A. Bodner, U. Sreekanth, T. Govindaraj et al. (1998) Research in object-oriented manufacturing simulators: an assessment of the state of the art, IIE Transaction, 30(9), pp. 795-810.
  5. M. C. Fu (2002) Optimization for simulation : theory vs. practice, Informs Journal on Computing, 14, pp. 192-215. https://doi.org/10.1287/ijoc.14.3.192.113
  6. X. N. Li, H. B. Yuan, X. Y. Huang, and Cheung, E. H. M. (1998) A new FMS simulator with object-oriented-programming techniques, Journal of Material Processing Technology, 76, pp. 238-245. https://doi.org/10.1016/S0924-0136(97)00354-3
  7. Y. Hani, L. Amodeo, F. Yalaoui, and H. Chen (2008) Simulation based optimization of a train maintenance facility, Journal of Intelligent Manufacturing, 19(3), pp. 293-300. https://doi.org/10.1007/s10845-008-0082-8
  8. J. P. C. Kleijnen (1998) Experiment design for sensitivity analysis, optimization, and validation of simulation models. In Handbook of simulation : Principles, Methodology, Advances, Application and Practice, Wiley, New York
  9. S. Durieux and H. Pierreval (2004) Regression metamodeling for the design of automated manufacturing system composed of parallel machines sharing a material handling resource, International Journal of Production Economics, 89(1), pp. 21-30. https://doi.org/10.1016/S0925-5273(03)00199-3
  10. 강정윤, 이홍철, 엄인섭 (2006) 시뮬레이션과 메타 모델을 이용한 자동 물류 센터 설계 최적화, 한국시뮬레이션 학회지, 15(5), pp. 103-114.
  11. 엄인섭, 이홍철, 천현재 (2007) 설계 변수 선택을 위한 시뮬레이션 기반 최적화, 한국시뮬레이션 학회지, 16(2), pp. 45-54.
  12. J. Banks (1990) The Simulation of Material Handling System, Simulation, Simulation Councils Inc., San Diego, CA, 55(11), pp. 261.
  13. Brooks Automation, Inc. AutoSimulation Division (2001) Auto- Mod User's Manual, Brooks Automation, Inc.
  14. J. P. C. Kleijnen and J. P. C. Sergent (2000) A methodology for fitting and validating metamodels in simulation, European Journal of Production Research, 12, pp. 14-29.
  15. C. N. Madu and M. N. Chanin (1992) A regression metamodel of a maintenance float problem with 2-Elrang failure distribution, International Journal of Production Research, 30, pp. 871-885 https://doi.org/10.1080/00207543.1992.9728462
  16. S. Durieux (2003) Analyse de performance par simulation et conception de systemes de production robustes, Ph. D. Thesis, University Blaise Pascal, Clermont-Ferrand, France.
  17. M. I. R. Dos Santos and A. M. O. Porta Nova (1999) The main issue in nonlinear simulation metamodel estimation, Proceeding of the 1997 Winter Simulation Conference, Phoenix, AX, pp. 502-509.
  18. A. M. Goeffrion (1968) Proper efficiency and the theory of vector maximization, Journal of Mathematical Analysis and Application, 22, pp. 618-630. https://doi.org/10.1016/0022-247X(68)90201-1
  19. V. Pareto (1906) Manuale di Economia Politica, Societa Editrice Libraria, Milano, Italy, Translated into English by A.S. Schwier in 1971 as Manual of Political Economy, Macmillian, New York.