Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권1호
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pp.47-55
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2011
비대체와 회귀대체는 조사변수의 모형과 조사변수와 보조변수의 관계에 의존하며 모형이 성립되지 않는 경우 이들 대체법을 이용한 추정량의 불편성은 보장되지 않는다. 본 연구에서는 모형이 성립되지 않는 경우에도 추정량의 근사적 불편성이 성립되는 로버스트 대체법을 개발한다. 대체법 개발시 보조변수의 모수 정보를 이용하여 추정량의 효율 증대를 가져오게 한다. 모의실험을 실시하여 본 연구에 대한 이론적 결과의 타당성을 보인다.
Feasibility of optimizing Zwicker's loudness has been shown by using MSC/NASTRAN, SYSNOISE, and a semi-analytical design sensitivity by Wang and Kang. Design sensitivity analysis of Zwicker's loudness is developed by using ANSYS, COMET, and an adjoint variable method in order to reduce computation. A numerical example shows significant reduction of computation time for design sensitivity analysis.
조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
본 논문에서는 선형 구조물에 대해 성능함수법을 이용하여 신뢰성기반 위상 최적설계 기법을 개발하였다. 구조물을 라이즈너-민들린(Ressiner-Mindlin) 판 요소로 분할하였으며, 각 요소의 재료 물성치를 설계변수로 사용하였다. 설계변수와 임의변수의 효율적인 설계민감도를 구하기 위하여 연속체 역학에 기초한 해석기법 중 보조변수법(Adjont variable method)을 사용하였다. 또한 확률론적 제약조건을 평가하기 위해서 성능함수법(Performance measure approach)을 사용하였으며 변위 제약조건을 두어 위상 최적설계 문제를 구성하였다. 이 때 재료 물성치와 하중을 불확실 변수로 고려하였으며 수치적 예제를 통하여 본 논문에서 제안한 최적설계 방법론을 기존의 결정론적 방법, 안전계수법(Safety factor approach), 최악조건법(Worst case approach) 등과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 정상상태의 비선형 열탄성 문제에 대하여 탄성 계수 및 열전도 계수에 대해서 보조변수법을 이용한 연속체 기반의 설계민감도 방정식을 유도하였고, 온도와 변위장이 연성된 보조방정식을 정의하여 효율적으로 설계민감도 해석을 수행하여 위상 최적설계에 적용하였다. 수치 예제를 통하여 열탄성 문제에서 위상 최적설계가 갖는 요소망 의존성을 살펴보았다. 또한 열 하중이 지배적인 경우와 기계적 하중이 지배적인 경우를 비교하여 다중 물리 연성문제에서 위상 최적설계가 갖는 하중에 대한 의존성을 고찰하였다.
조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용해야 한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조전보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
Among various sensitivity evaluation techniques, semi-analytical method is quite popular since this method is more advantageous than analytical method and global finite difference method. However, SAM reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. Such errors result from the numerical differentiation of the pseudo load vector calculated by the finite difference scheme. In the present study, the adjoint variable method combined with complex variable is proposed to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. The complex variable can present accurate results regardless of the perturbation size as well as easy to be implemented. Through a few numerical examples of the static problem for the structural sensitivity, the efficiency and reliability of the adjoint variable method combined with complex variable is demonstrated.
The adjoint variable method can reduce computation time and save computer resources because it can selectively provide the sensitivity information for the positions that designers wish to measure. However, the adjoint variable method commonly employs exact analytical differentiation with respect to the design variables. It can be cumbersome to precisely differentiate every given type of finite element. This trouble can be overcome only if the numerical differentiation scheme can replace this exact manner of differentiation. But, the numerical differentiation scheme causes of severe inaccuracy due to the perturbation size dilemma. For assuring the accurate sensitivity without any dependency of perturbation size, this paper employs a complex variable that has been mainly used for computational fluid dynamics problems. The adjoint variable method combined with complex variables is applied to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. Numerical examples demonstrate that the proposed method can predict stable sensitivity results and that its accuracy is remarkably superior to traditional sensitivity evaluation methods.
본 논문에서는 시간영역 유한차분법(FDTD: Finite-Difference Time-Domain Method)과 설계민감도법(Design Sensitivity Analysis)을 이용하여 유전체 산란체(Dielectric Scatterer)를 복원하기 위한 역산란문제(Inverse Scattering의 새로운 해석기법을 제안하였다. 이때 복원의 빠른 수렴을 위하여 도함수를 이용한 설계민감도법을 도입하였고 본 연구에서는 시간영역 유한차분법으로부터 직접 설계민감도 수식을 도출하였다. 계산의 효율성을 위하여 보조변수법(Adjoint Variable Method)을 도입하여 보조변수 방정식을 도출하고 최적화 알고리듬으로 최대경사도법을 이용하여 반복적인 추정을 통하여 유전체를 복원하였다. 본 연구의 타당성의 보이기 위하여 2차원 $TM^2$에서의 유전체 복원 사례를 제시한다.
표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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