본 논문에서는 기존의 유전자 알고리즘을 대신하여 병렬 마이크로 유전자 알고리즘을 사용한 복합재료 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 마이크로 유전자 알고리즘은 한 세대 당 보통 5개의 개체로 해를 탐색한다 비록 세대를 구성하는 인구수는 적지만 공칭수렴 판단과 재초기화 과정을 통해 다양성을 제공하기 때문에 최적해 탐색이 가능하다. 2가지의 복합재 구조물의 최적화 문제를 가정하고 이를 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 효율성 판단을 위해서 기존의 유전자 알고리즘과 결과를 비교하였다. 두 문제 모두 마이크로 유전자 알고리즘이 비슷한 결과를 도출하면서도 약 70%의 계산량 감소를 보였다. 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 일정 범위 내에서 변하는 하중을 받고 있는 복합재 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 계산 결과 고정된 하중상태 하에서 얻은 최적해보다 하중 변화에 덜 민감한 설계변수를 얻을 수 있었다. 이상의 문제를 통해 다양한 설계변수를 갖는 복합재 적층 구조물의 최적설계의 한 방법으로서 마이크로 유전자 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
본 연구에서는 마이크로 유전자 알고리즘을 이용하여 외부 수압을 받는 필라멘트 와인딩 복합재 원통의 최적설계를 수행하였다. 목적함수는 파손하중과 좌굴하중을 동시에 고려하여 설계하중을 최대화하는 것이다. 좌굴 및 파손해석은 MSC.NASTRAN을 이용하였고, Carroll의 공개된 마이크로 유전자 알고리즘에 기초한 최적화작업을 수행하였다. 설계변수로는 헬리컬(helical) 와인딩 각도와 후프(hoop) 와인딩 층의 두께비가 고려되었다. 본 연구를 통해 마이크로 유전자 알고리즘을 이용하여 다양한 형상을 갖는 필라멘트 와인딩 복합재 원통의 좌굴 및 파손하중 최적화가 가능함을 확인하였고, 제안된 알고리즘이 일반 유전자 알고리즘과 비교해서도 높은 효율을 보였다.
유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 복합재 판 스프링의 설계 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 사용한 적층 최적화 과정을 제시하였다. 다목적 소형 승합 자동차 판 스프링을 유한요소모델로 구성하여 초기 설계를 검증한 이후, 유전자 알고리즘을 통해 복합재료의 적층수와 적층각도를 최적화하는 과정을 기술하였다. 최적화 과정을 통해 판 스프링의 하중 감소과정, 반복수에 따라 강 구조의 해석 결과와 비교하였다. 더불어 유전자 알고리즘을 통해 최적화된 적층 시퀀스를 구조에 적용하여 구조의 건전성을 검증하기 위해 유한요소 모델로 구성하여 안전여유를 계산하였다. GA를 적용할 때, 복합재료 판 스프링의 적층 두께와 적층 각을 획득하였으며, 이는 적절한 강도와 강성으로 최소 무게를 달성하는데 기여한다. 동일한 설계 매개 변수 및 최적화 조건에서 강철된 판 스프링을 복합재 판 스프링으로 교체하면 65.6%의 중량이 감소한다.
유전자 알고리즘은 자연선택과 유전법칙을 적용하여 최적해를 탐색하는 방법으로, 본 연구에서 항공기용 가스터빈 엔진의 결함 진단을 위한 학습 알고리즘으로 사용되었다. 성능 저하를 고려한 구성 요소는 압축기, 가스발생기 터빈, 동력 터빈이며, 설계점에서 엔진의 구성 요소에 대하여 복합 결함 진단을 수행하였다. 그 결과, 압축기, 가스발생기터빈, 동력터빈모두 10% 이내의 오차로 예측됨을 확인하였다.
This paper presents a HGA-based(hybrid genetic algorithm) optimal control strategy to control of the swing motion and the transfer of the overhead crane. The objective is to achieve the regulation of the fast swing motion or fast position control. The controller is based on the state feedback. The HGA-based optimal algorithm is applied to find optimal gains of the controller. Computer simulation and experiments were performed to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.
응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
유전자 알고리즘은 가장 훌륭한 이산최적화 기법 중 하나이다. 그러나, 유전자 알고리즘은 무제약 최적화 기법이기 때문에 제약조건은 간접적으로 표현된다. 가장 일반적인 방법은 벌칙함수를 사용하여 제약 문제를 무제약 문제로 변환하는 것이다. 본 연구에서는 적합도에 벌점함수를 적용하여 거부전략, 벌점전략, 복합전략 등에 따른 3가지 함수를 구성하였다. 그리고, 이 적합도 함수들을 사용한 설계프로그램을 구현하고, 산형골조와 2층 3경간 골조의 설계문제에 적용시켜 설계결과를 비교하였다. 이를 통하여 유전자 알고리즘을 이용한 유용한 골조 설계프로그램의 구현이 가능할 것으로 판단된다.
SCP공법(Sand Compaction Pile Method)은 안벽구조물 하부 지반이 연약할 경우에 압밀침하 속도를 증가시키고, 침하를 감소시키며, 지지력을 증가시키기 위하여 널리 적용되어 왔다. 연약지반에 타설 된 모래말뚝과 주변 연약지반으로 구성된 SCP 개량지반 상부에 상부 캐이슨과 상치구조물이 설치됨에 따라, SCP 복합지반에서는 모래말뚝에 의한 즉시침하와 함께 주변 점토지반의 압밀침하가 복합적으로 유발하게 된다. 본 연구에서는 SCP 복합지반에 대한 기존의 탄성침하 및 압밀이론에 근거하여 침하 예측기법을 제안하였다. 제안된 침하모델의 모델정수값들의 산정하기 위하여 유전자 알고리즘에 근거한 역해석 기법을 적용하여 최적화 과정을 수행하였다. 국내 SCP 복합지반에 대한 예제해석을 수행하여 제안된 침하예측기법의 적용성을 검토하였다.
디지털 영상을 처리하는 기술 중 영상에 첨가된 노이즈를 제거하는데 필터가 널리 사용되는데, 노이즈의 특성에 의존적인 경우가 많다. 그래서 여러 종류의 노이즈가 복합적으로 섞인 영상을 처리할 때는 필터의 종류, 적용순서. 파라미터 등의 조건을 최적화해야 하는데, 이러한 조건을 결정하기 위해 유전자 알고리즘(GA)을 이용해 보려는 시도가 있었고. 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 이 연구를 발전시켜 다양한 해를 동시에 찾아내는 종분화 유전자 알고리즘을 적용함으로써 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보인다. 기존에 사용된 Steady-state GA와의 비교 실험 결과 종분화 알고리즘이 안정적으로 더 좋은 해를 잘 찾아냄을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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