• 제목/요약/키워드: 실 경비함수

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클러스터링 기법을 이용한 실 경비함수를 가진 트러스 구조물의 설계 (Design of Truss Structures with Real-World Cost Functions Using the Clustering Technique)

  • 최병한;이규원
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제18권2호
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    • pp.213-223
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    • 2006
  • 전통적인 트러스 구조물의 최적화 기법은 종종 복잡하고 많은 계산과정이 요구되면서 정작 아주 간단한 중량최소화와 같은 경비문제를 다루고 있다. 또한 이러한 기법들은 복잡하고 종종 다목적함수인 실 경비함수를 갖는 트러스 구조물에 적용 시 만족할만한 결과를 보이지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 중량뿐만 아니라 사용되는 제품 종류의 수와 트러스 구조물의 연결의 수 및 기타현장소요경비로 구성되어지는 실제 요구되는 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 최적화문제에, 전체 트러스 구조물의 부재를 같은 치수의 제품을 가질 수 있는 몇 가지 종류의 부재들로 변별화하는 클러스터링 기법(Clustering Technique)을 도입하여 설계를 효율적으로 수행하고자 한다. 클러스터링 기법을 이용하여 사용되는 부재들을 그룹별로 변별하고 최적 해에 근접한 해를 찾은 후 간단한 타부 탐색기법을 이용하여 최종 최적해를 얻는다. 수치 예로써 실 경비함수를 갖는 트러스 구조 모형에 적용하여 최적설계를 시도하고 또한 중량최소화문제에도 적용하여 휴리스틱 기법(Heuristic Techniques)의 대표적인 유전알고리즘을 이용한 기존 연구의 중량최소화 설계결과와 비교 한다. 그 결과, 본 연구의 알고리즘은 실 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 설계에 있어서 경제성이 있는 결과를 나타내며, 또한 기존연구의 알고리즘 보다 효율적임을 나타내었다.

목재응용건조기술의 발전 - 건조 편람, 건조 전처리 및 건조방법 - (Development of Applied Wood Drying Technology - Manual, Predrying Treatment and Drying Methods -)

  • 정희석
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제18권4호
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    • pp.3-8
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    • 1990
  • 근년에 전세계에서 목재건조 기술의 주요 관심사는 첫째 건조응력발생과 건조결함 예방이고, 다음은 건조실 제어시스템, 건조스케줄개발, 목재수분이동, 함수율측정, 새로운 건조방법개발, 건조에너지 절약, 경제성분석, 태양열건조, 수학적모델링, 건조전처리, 마이크로웨이브 건조, 건조실 구성과 정비, 건조종기결정, 감압건조, 공정제어와 콘다숀닝, 제습건조, 목재치수 안정 및 고온건조 등의 순위이다. 건조중 발생하는 결함들은 건조경비 증가에 절대적인 영향을 끼칠 수 있다. 예를 들면, 가구공장에 있어서 건조재의 품등 향상에 따른 1%의 수율 증대 효과는 가구 부품 1000 보오드피트당 23$의 생산비를 절감할 수 있고, 활엽수재의 천연건조시 수반되는 건조손상은 생재의 23%를 초과할 수 있다. 본 총설이 각종 문제를 개선하고 건조경비를 절감하는데 기여할 수 있기를 바라며, 또한 단판, 칩 또는 땔감과 같은 비제재품에 관한 건조에 관한것은 제외하였다.

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개선된 인공신경망의 학습방법에 의한 강구조물의 설계 (Design of Steel Structures Using the Neural Networks with Improved Learning)

  • 최병한;임정환
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제17권6호통권79호
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    • pp.661-672
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    • 2005
  • 본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.