본 연구에서는 비선형 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 혼합유전알고리즘(Hybrid Genetic Algorthm : HGA)을 개발하였다. HGA는 기존 유전알고리즘의 적용에 있어 문제점으로 지적된 정밀도의 적용문제와 벌금함수의 사용을 배제하였으며 지역적최적점으로 빠르게 수렴하는 기존의 지역적 탐색법과 유전알고리즘 적용이후 수렴된 해 주변에 대한 정밀탐색법을 함께 고려하여 설계하였으며 이를 세가지의 비선형 최적화 문제 적용하여 본 논문에서 개발한 HGA의 유효성을 보였다.
본 논문은 비선형 goal programming을 이용하여 구조 최적화 문제들의 해를 얻는 방법을 제시한 다. 이 방법은 다기준 최적화의 도구로 사용되는데 그 까닭은 goal programming이 목적함수와 제한조건 등을 정의하는데 있어서 발생하는 난점들을 제거해 주며, 또한 설계목적의 우선 순위를 다루는 능력을 갖추고 있기 때문이다. 비선형 goal programming에 대한 구조 최적화의 모델이 제시된다. Hooke-Jeeves의 pattern 탐색, 수정된 Hooke-Jeeves의 Pattern 탐색, 그리고 Powell의 공액방향 탐색방향을 이용한 세 가지의 비선형 goal programming 들이 개발되고 토의된다. 설계 도구로서 이 방법의 유효성을 논증하기 위하여 사례의 해를 모색하며 이를 다른 연구결과와 비교 검토한다.
본 연구에서는 전통적인 비선형 최적화 기법의 문제점을 극복하기 위하여 유전자알고리즘과 지식베이스의 통합을 통한 새로운 개념의 최적화 기법을 개발하였다. 여기에서는 제한조건이 있는 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 전통적인 순차적 선형화 방법과 새로운 유전자 알고리즘의 장단점을 서로 보완한 하이브리드형 최적화 기법을 개발하였다. 여기에 지식베이스를 통한 최적화 지원 기법 및 최적화 모델의 자동생성 모듈을 개발하여 최적화 모텔의 성능을 한층 개선할 수 있었다. 개발된 최적화 기법의 검증을 위하여 수학적 비선형 모델을 이용한 여러가지 기법의 비교 검토를 수행하였다.
우주발사체를 이용하여 인공위성을 궤도에 올리는 문제에서 가장 중요시해야 할 부분은 임무의 성공, 즉 정밀한 궤도 진입이다. 이것이 만족되어졌을 때, 비용의 최소화 또한 설계 시 중요한 고려사항이 된다. 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해선 최적 제어 전략이 필요한데, 통상적으로 이 과정은 발사 전에 최적화 기법 등을 이용하여 계산되고 검증된다. 그러나 기존의 최적화 기법은 대부분 선형 시스템에 적합한 기법들 이고, 우주발사체와 같이 매우 복잡하고 강한 비선형을 가진 운동방정식을 최적화 하려면 많은 계산이 소요된다. 계산 소모 시간을 줄이기 위해서는 선형화 등의 기법이 사용되는데, 그러한 경우 최적 해에 대한 신뢰도가 낮아질 수밖에 없다. 이 논문에서는 그러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 비선형 최적화 기법인 상태 의존 Riccati 방정식 기법 (SDRE)을 이용하여 인공위성을 주어진 궤도에 진입시키는 우주발사체의 최적궤도를 계산하였다. 또한 Hamiltonian 을 이용하여 산출된 궤도의 최적성을 보이고, 목표한 궤도와의 비교를 통해 제어기의 정밀성을 확인하였다.
18,000 TEU 급 대형 컨테이너 운반선의 그린쉽 설계에 관한 연구로 기본설계와 에너지 효율 향상 관점에서 선형 최적화 과정을 4단계로 나누어 체계적으로 연구를 수행하였다. 첫째, 환경적 측면 및 법규 등을 고려하여 대형 컨테이너 운반선의 경제성 평가를 수행하였다. 둘째, 기본설계 및 성능 관점에서 단축선형과 쌍축선형의 특징을 조사하였다. 셋째, 설계 흘수 및 속도에서 저항과 추진 성능을 향상시키기 위한 단축 및 쌍축선의 선형 최적화를 CFD와 모형시험을 통해 수행하였으며 최적 선형의 성능 향상을 확인하였다. 마지막으로 실제 운항조건을 고려한 추정된 운항 흘수와 속도에서 CFD를 통해 최적화된 최종 선형을 제시하였다. 본 연구를 통해서 대형 컨테이너 운반선의 그린쉽 설계를 위해 고려해야 할 사항을 살펴보았고 그에 따른 선형 최적화를 수행하였으며 설계 흘수와 실제 운항조건 및 연료 소모량을 고려한 총 에너지 효율식을 이용하여 최적화된 단축 및 상축 선형의 에너지 효율 개선을 확인하였다.
기후변화의 지역적 영향으로 호우의 강도와 빈도가 증가하고 있는 상황에서 수재해 대응을 위하여 다양한 기술들이 필요하며 특히 홍수 취약성에 대한 분석과 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 기존의 PSR(Pressure-State-Response) 모형과 DPSIR(Driving force-Pressure-StateImpact-Response 모형을 다중선형회귀 기법을 사용하여 최적화하였다(Fig. 1). 대상기간은 2008년부터 2013년까지이며, mod 1에서는 연도별로 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하였고, mod 2에서는 대상기간(2008 ~ 2013) 전체에 대해 다중선형회귀기법을 사용하여 최적 가중치를 산정하는 방법을 적용하였다.
이 연구에서는 기존 선형 상대운동방정식에 차등중력, 주위성의 이심율, J2 섭동 등의 비선형항을 추가하여 보다 정확한 상대운동방정식을 만든 후 섭동이론을 적용하여 위성편대 연료최적화 재배치 문제에 대한 근사 해석해를 구하고자 한다. 먼저, 비선형 섭동항을 테일러 급수를 이용하여 2차항까지 전개한 후, 이를 기존 선형상대운동방정식에 추가하여 새로운 비선형 상대운동방정식을 만든다. 이 때 사용된 선형상대운동방정식은 힐스 방정식으로 주위성의 궤도가 일반적인 타원이고 위성 간 상대거리가 충분히 가깝다고 가정한다. 최적화 조건으로부터 상태벡터와 라그랑지 곱수로 이루어진 연립 미분방정식이 만들어 지는데, 이 식은 힐스 방정식에 기인한 선형부분과 2차 비선형항에 기인한 섭동부분으로 나뉜다. 이 때, 이 연립미분방정식의 해는 선형부분의 해와 섭동으로 인한 변화량의 합으로 근사할 수 있으며 그 변화량은 섭동이론을 적용하여 얻을 수 있다. 이와 같이 얻어진 해는 여러 섭동의 비선형항을 2차까지 포함한 상대운동방정식을 사용했기 때문에, 기존 선형상대운동방정식을 사용하여 구한 최적해 보다 더 정확한 결과를 얻을 것이라 예상한다.
지난 호의 '1. 광학계의 형상설계'에 이어서, '2. 광학설계의 최적화 기법'을 게재한다. 이번 호에는 광학설계, 최적화의 수학적 기반인 비선형 연립방정식의 해에 대하여 살펴본 후에 광학설계에서 사용되고 있는 최적화 기법을 소개하고, 아울러 광학설계의 최적화 과정에서 발생하는 여러 문제점에 대해여 살펴본다.
최적화기법과 선형변환 자동화기법을 도입하여 고속 중형 Ro-Pax선박의 조파저항성능을 향상시킬 수 있는 선형설계방법에 대하여 연구하였다. 최적화기법으로는 SQP(sequential quadratic programming)을 적용하였으며, 선형변환 자동화기법으로는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)기법을 적용하였다. 목적함수인 선박의 조파저항성능을 예측하기 위하여 비선형 자유수면 경계조건과 선체의 침하량을 고려한 비점성 유동 해석 기법인 패널법을 적용하였다. 기준선형에 대하여 선형최적화를 수행하였으며 그 결과로 도출된 최적선형에 대하여 모형선을 제작하여 모형시험을 수행하였다. 기준선형과 최적선형에 대한 수치해석을 수행하여 얻은 결과와 최적선형에 대한 모형시험을 수행하여 얻은 결과를 서로 비교하였다.
본 논문은 등가정하중을 이용하여 단조공정의 예비성형체 및 빌렛의 형상설계를 위한 최적화 방법을 제안한다. 단조공정에서 예비성형체의 형상은 최종 성형품의 품질을 결정하는데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 빌렛 및 예비성형체의 형상을 설계하기 위하여 등가정하중법을 사용하였다. 등가정하중법은 비선형 동적하중을 등가정하중으로 변환하고 여기서 구한 등가정하중을 이용하여 선형 응답 최적화를 수행하는 방법이다. 설계변수의 갱신은 선형 응답 최적화와 비선형 해석을 통하여 이루어진다. 본 논문에 포함된 예제는 원하는 단조품의 생산을 위한 최적의 예비성형체와 빌렛의 형상을 도출하여 제안한 방법의 유용성을 검증한다. 비선형 해석과 선형 응답 최적화는 각각 LS-DYNA와 NASTRAN을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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