• 대한기계학회논문집A
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• 제38권5호
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• pp.489-495
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• 2014

마이크로 유전알고리즘은 적은 수의 개체 사용 및 무작위 개체 구성을 통한 돌연변이 기능 대체의 특징을 갖는 진화연산을 수행하여 일반적인 유전알고리즘이 갖는 각 세대당 많은 계산 량이 요구되는 단점을 극복하고자 하였다. 이러한 마이크로 알고리즘은 특히 설계변수가 3~5 개를 갖는 문제에 효율적이라는 것이 많은 연구자들에 의하여 알려졌다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 실험계획법과 마이크로 유전알고리즘을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하는 것이며, 이를 수학예제와 구조물 문제에 적용하여 실용성을 확인하고자 한다. 순차적 실험계획법은 저자들의 선행연구에서 제안되었으며, 실험계획법과 반응표면법을 이용하는 근사최적화 기법에 의한 시행착오적인 반복과정을 최소화하고자 하는 방법으로써, 행렬실험과 평균분석을 반복 적용하는 개념이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권9호
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• pp.33-44
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• 2006

최근 공학적 설계문제들이 복잡해짐에 따라 크리깅을 이용한 근사최적화에 관한 연구가 활발하다. 따라서 본 논문에서는 개선된 확률론적 최적화 알고리즘을 제안함으로써 크리깅을 이용한 근사최적설계의 정확성과 효율성을 높이고자한다. 순차적 근사최적화 시 확률적인 설계영역으로의 이동을 위해 새로운 방법인 확률론적 국부화기법(SLM)을 제안하며, 고전적 계획법, 공간충진 계획법의 두 실험계획법을 사용함으로써 실험점 선정의 효율성을 높이고, 실험계획법의 종류에 따른 결과를 비교, 분석하였다. 또한 3부재 트러스, Sandgren의 압력용기 그리고 하니콤 인공위성 플랫폼 최적설계의 실제 공학적 문제에 적용함으로써 효율성을 검증하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권3호
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• pp.258-266
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• 2008

The conventional approximate optimization method, which uses the statistical design of experiments(DOE) and response surface method(RSM), can derive an approximated optimum results through the iterative process by a trial and error. The quality of results depends seriously on the factors and levels assigned by a designer. The purpose of this study is to propose a new technique, which is called a sequential design of experiments(SDOE), to reduce a trial and error procedure and to find an appropriate condition for using artificial neural network(ANN) systematically. An appropriate condition is determined from the iterative process based on the analysis of means. With this new technique and ANN, it is possible to find an optimum design accurately and efficiently. The suggested algorithm has been applied to various mathematical examples and a structural problem.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권10호
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• pp.1079-1086
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• 2013

Optimal mount position of a front pillar trim considering heat resistant characteristics can be determined by two methods. One is conventional approximate optimization method which uses the statistical design of experiments (DOE) and response surface method (RSM). Generally, approximated optimum results are obtained through the iterative process by a trial and error. The quality of results depends seriously on the factors and levels assigned by a designer. The other is a methodology derived from previous work by the authors, which is called sequential design of experiments (SDOE), to reduce a trial and error procedure and to find an appropriate condition for using artificial neural network (ANN) systematically. An appropriate condition is determined from the iterative process based on the analysis of means. With this new technique and ANN, it is possible to find an optimum design accurately and efficiently.

• 정보저장시스템학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.178-182
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• 2007

Topology optimization methods are classified into two methods such as the density method and the homogenization method. Those methods need to consider relationships between the material property and the density of each element in a design domain, the relaxation of the design space, etc. However, it is hard to apply on some cases due to the complexity to compose the design objective and its sensitivity analysis. In this paper, a modified topology optimization is proposed to assist designers who do not have mathematical or theoretical background of the topology optimization. In this study, optimal topology of structures can be achieved by the sequential design of experiment (DOE) and the sensitivity analysis. We conducted the DOE with an orthogonal array and the sensitivity analysis of design variables to determine sensitive variables used for connectivity between elements. The modified topology optimization method has advantages such as freedom from penalizing intermediate values and easy application with basic DOE concept.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권11호
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• pp.1397-1405
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• 2013

본 연구에서 탑승자 머리 보호를 위한 센터 필라 트림의 리브 패턴 최적설계는 두 가지 방법에 의해 수행된다. 첫째는 실험계획법과 반응표면법을 이용한 근사최적화 기법으로써, 상대적으로 큰 비중을 차지하는 해석비용 저감을 위하여 근사모델 구성에 필요한 최소한의 해석만을 수행하고 실제 최적화 과정에는 구성된 모델을 이용함으로써 근사적으로 최적 점을 찾아가는 방법이다. 하지만 이러한 방법은 시행착오적인 반복과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 따라서 저자들의 선행연구에서 제안한 순차적 실험계획법과 인공신경망을 이용하여 인자의 상한 또는 하한에 걸리지 않는 근사최적 해를 체계적인 반복과정을 통해 도출하고자 하며, 이를 수학적인 예제와 구조물 문제에 적용함으로써 실용성을 확인하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제28권11호
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• pp.1760-1767
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• 2004

Sequential sampling approaches of a metamodel that sampling points are updated sequentially become a significant consideration in metamodeling technique. Sequential sampling design is more effective than classical space filling design of all-at-once sampling because sequential sampling design is to add new sampling points by means of distance between sampling points or precdiction error obtained from metamodel. However, though the extremum points can strongly reflect the behaviors of responses, the existing sequential sampling designs are inefficient to approximate extremum points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of Kriging model is proposed, so that new approach reflects the behaviors of response sequentially. Various sequential sampling designs are reviewed and the performances of the proposed approach are compared with those of existing sequential sampling approaches by using mean squared error. The accuracy of the proposed approach is investigated against optimization results of test problems so that superiority of the sensitivity approach is verified.

• 공업화학
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• 제32권6호
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• pp.621-626
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• 2021

MOF-801 합성공정의 최적화를 위해 순차적인 실험 계획법을 이용하였다. 먼저 screening을 위한 완전 2-요인 설계와 이후 반응표면 분석법 중에 하나인 중심합성 계획법을 연속적으로 사용하였다. 두 가지 반응변수인 MOF-801의 결정화도와 BET 비표면적 중에 실험계획법에 보다 적합한 변수를 선택하기 위하여 fumaric acid, dimethylformamide (DMF) 및 formic acid의 몰비를 이용한 2³ 요인 설계법을 수행하였다. MINITAB 19 소프트웨어에 따라 설계된 8번의 MOF-801 합성 실험을 수행한 이후 XRD 분석 및 질소흡착법을 이용하여 특성분석을 수행하였다. 두 가지 반응변수 중 결정화도의 R²이 0.999로 BET 비표면적보다 실험계획법에 보다 적합하였다. 분산 분석(ANOVA)을 통해 fumaric acid와 formic acid의 몰 비가 MOF-801의 결정화도를 결정하는 주요 인자임을 확인하였다. response optimization과 두 인자의 contour plot을 통해 최적의 몰비는 ZrOCl₂·8H₂O : fumaric acid : DMF : formic acid = 1 : 1: 39 : 35로 추정되었다. 이후 합성반응 공정의 최적화를 위해 도출된 전구체의 몰 비 조건에서 합성 기간과 온도에 대한 박스-벤켄설계법을 수행하였다. 설계된 9번의 합성실험을 통해 도출된 결과를 2차 모델 방정식을 이용하여 계산하였다. 이를 이용하여 MOF-801의 최대 결정화도는 합성시간 7.8 h 그리고 합성온도 123 ℃의 조건에서 얻을 수 있음을 예측하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.788-789
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• 2015

본 논문에서는 사이클로트론 전자석의 설계과정을 체계화하고, 자기장 최적화 과정을 순차적 근사화 기법을 이용하여 설계를 진행하였다. 설계하는 전자석은 방사성동위원소생산을 목적으로하는 PET(Positron Emission Tomography) 사이클로트론 이며, 크기를 줄이고 동위원소의 효율적인 생산을 위해 에너지대역은 10MeV로 선정하였다. 설계과정은 실험계획법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 통해 샘플 데이터를 구성하고, 이를 바탕으로 크리깅을 이용해 근사모델을 구성한다. 근사 모델과 진화 알고리즘을 이용해 목적에 맞는 최적의 형상을 찾을 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써 점진적으로 목적에 부합하는 형상을 찾을 수 있다. 각각의 형상의 성능을 판단하는 목적함수를 단계별로 규칙을 정함으로써 결과의 신뢰도를 높인다. 이로써 시간적 효율을 증대시키고 전문지식이 부족한 설계자도 고성능의 형상을 얻을 수 있다. 최적화과정은 STEP1과 STEP2로 나누어 진행되며, STEP1에서는 초기사이클로트론 전자석을 설계하고, 자기장 최적화를 진행한다. STEP2에서는 빔 시뮬레이션 및 분석을 통하여 최적화를 진행하고, 최종적으로 전자석모델을 완성한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권9호
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• pp.1007-1013
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• 2011

상용차용 다층관 벨로우즈는 우수한 유연성과 내구성이 요구되므로 단층으로 제조되는 승용차용 벨로우즈와는 다르게 다층의 형태로 제작된다. 단층 벨로우즈의 유한요소해석과 최적화에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나, 층과 층사이에 갭이 존재하는 다층형 벨로우즈의 유한요소해석과 최적화 연구는 미진하다. 따라서 본 연구에서는 해석의 신뢰성 향상을 위해 다층형 벨로우즈에 적합한 유한요소 모델을 제시하였으며, 다층관 벨로우즈의 형상 최적화를 위해 실험계획법과 D-Optimal 방법에 기반을 둔 순차적 실험계획에 의한 크리깅 메타모델을 적용하였다.