An efficient and high-fidelity design approach for wing-body shape optimization is presented. Depending on the size of design space and the number of design of variable, aerodynamic shape optimization process is carried out via different optimization strategies at each design stage. In the first stage, global optimization techniques are applied to planform design with a few geometric design variables. In the second stage, local optimization techniques are used for wing surface design with a lot of design variables to maintain a sufficient design space with a high DOF (Degree of Freedom) geometric change. For global optimization, Kriging method in conjunction with Genetic Algorithm (GA) is used. Asearching algorithm of EI (Expected Improvement) points is introduced to enhance the quality of global optimization for the wing-planform design. For local optimization, a discrete adjoint method is adopted. By the successive combination of global and local optimization techniques, drag minimization is performed for a multi-body aircraft configuration while maintaining the baseline lift and the wing weight at the same time. Through the design process, performances of the test models are remarkably improved in comparison with the single stage design approach. The performance of the proposed design framework including wing planform design variables can be efficiently evaluated by the drag decomposition method, which can examine the improvement of various drag components, such as induced drag, wave drag, viscous drag and profile drag.
본 연구는 전기자동차 충전시스템에서 전력변환장치의 경량화를 위한 최적화 분석프로세스에 대한 내용을 서술하였다. 최적화 설계는 재료 물성치에 대한 설계민감도와 수학적 최적화를 결합하여 주어진 재료량 제한조건 하에 최적의 재료분포를 찾는 설계기법으로 위상의 고정화, 자유도가 묶이는 문제 등을 해결할 수 있는 위상 최적화방법을 사용하였으며, 위상 최적화 방법 중 비교적 수식화가 간단하고 수렴성이 좋은 SIMP법(solid isotropic material with penalization)에 의해 경량화 설계를 수행하였다. 경량화 설계는 3단계의 절차로 구성하였으며, 첫 번째 단계로 전력변환장치의 기본 설계에 대한 유한요소모델을 구성하고, 하중에 대한 정적해석을 수행하였다. 두 번째 단계로 정적해석 결과에 대해 등방성 재료의 강성계수를 적용한 밀도법을 이용하여 위상 최적화를 수행하여 경량화를 위한 최적 형상을 도출하였다. 세 번째 단계로 최적 형상에 대해 차량 탑재 부품의 충격시험기준에 만족하는 반정현파 펄스형태 충격하중을 인가하여 충격해석을 수행하였다. 위상 최적화단계에서 사용 환경조건으로 설계영역 정의는 마운팅 브래킷 영역으로 제한하였으며, 마운팅 브래킷의 설계 최적화를 통해 최종적으로 기본설계대비 20%이상의 경량화가 가능한 설계기술을 확보하였다.
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.
본 연구는 비지배 분류 유전알고리즘(NSGA-II)을 이용하여 흐트러진 쿼드콥터의 자세를 빠르게 회복 할 수 있는 최적화된 PID(Proportional-Integral-Derivative) 이득 값을 얻고자 하였다. PID 제어에 앞서 로터가 4 개로 이루어진 쿼드콥터의 간격을 전산유체해석을 통해 정의하였으며, 정의된 쿼드콥터 모델을 통하여 PID 제어 알고리즘을 생성하였다. 반응표면 모델을 생성하기 위해 실험계획법의 하나인 D-최적계획법 이용하여 실험점을 배치 시킨 후 반응표면모델을 생성하였다. Roll 과 Altitude 의 두 값을 동시에 만족할 수 있는 PID 의 이득 값을 NSGA-II 를 통해 쿼드콥터의 최단 시간의 자세제어를 할 수 있는 최적의 이득 값을 얻을 수 있었다.
틸트로터 비행체 개념인 스마트무인기는 수직이착륙, 장기체공, 그리고 고속비행성능을 동시에 요구한다. 이와 같은 세 가지의 상반된 비행체 성능의 구현을 위해서는 비행모드별로 최적의 공력성능을 갖도록 하는 플랩시스템의 운용이 불가피하다. 스마트무인기의 플래퍼론을 설계하는데 있어서 다양한 후보 형상을 생성하고, 이들 형상에 대해 전산유동해석을 수행하여 각 형상에 대한 공력성능을 분석하였다. 이와 같은 공력성능과 실제형상의 구조적인 단순성을 고려하여 스마트무인기의 최종 플래퍼론 형상을 선정하였으며, 40% 축소모델에 대한 풍동시험을 통해 선정된 플래퍼론에 대한 성능을 검증하였다.
최근의 물류센터의 설계 및 운영에서 재고품목의 피킹-재보충(Picking and Replenishing)방법이 물류센터의 능력에 크게 영향을 미치고 있다. 본 연구는 물류센터의 최적운영을 고려한 저장설비의 능력산정을 위하여 피킹지역(Forward Area)과 저장지역(Reserve Area)을 동시에 고려한 저장설비의 능력산정모델 연구이다. 이를 위하여 물류센터 내의소 단위화물의 피킹지역과 대단위 보충 화물을 저장하는 재보충지역으로 구분하고 동일 운송설비로 피킹 및 재보충 방법에 따른 설비능력을 산정하기 위해 수리모델을 개발하고 AutoMod Simulator를 이용한 다양한 분석연구를 하였다. 그리고 이를 위한 전산프로그램을 개발하고 A냉장물류회사에 적용하여 저장시설의 능력산정결과를 보였다. 본 연구는 단위화물의 보관 및 판매를 위한 물류설비 계획에 활용될 수 있도록 보완 연구될 것이다.
인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.
콘크리트의 품질관리는 주로 압축강도의 예측과 제어를 뜻한다. 이를 위해 관련 업계에서는 콘크리트 배합설계 및 재령별 강도에 관한 상당수의 데이터베이스를 구축하고 있으나, 기술유출 등의 이유로 공유되지 못해 결과적으로 품질관리를 위한 비용과 노력은 과도하게 낭비되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 전산모델 프로그램을 개발하여 사용자에게 콘크리트의 강도 예측 결과를 비롯한 다양한 최적 값을 제시하고, 사용자가 입력한 배합특성과 결과는 다시 DB로 수집될 수 있도록 유도하는 지속가능한 DB 수집 시스템을 구축한다. 해당 프로그램은 콘크리트 관련 전반적 기술을 다루고 있으며, 특히 압축강도의 예측은 다수의 DB를 기반으로 모델링된 인공신경망 기법을 적용하여 평균 89.2% 수준의 정확도에서 예측 값을 제공한다.
오염수에서 유기인 화합물을 측정하기 위해 개발된 광섬유 바이오센서의 신호의 분석과 최적설계를 위하여 센서에 사용되어진 AChE효소(acetylcholinesterase)의 반응, 반응기 내의 유체거동 및 물질전달현상의 해석이 필요하다. 사용되어진 센서의 반응기 부분을 해석하고 재설계하기 위하여 효소 반응을 연구하고, 이동현상학적으로 유체 및 물질확산 현상을 해석하여 반응기 모델을 성립하였다. 사용되어진 유기인 화합물에 의해 저해되는 AChE효소의 측정범위인 0-2 ppm 사이에서 저해반응을 실험하였으며, 비가역 저해 효소 반응식을 제안하였다. 반응기를 두상 즉 벌크상과 효소층으로 나누어 유체거동을 해석하였으며, 고정화겔 내의 확산의 영향을 조사하였다. 반응식, 유체거동식 및 확산식을 연계하여 세워진 반응기 전체모델을 제시하였고, 이를 이용하여 신호를 해석하였다. 제시된 모델을 이용하여 효소량, 효소층의 두께의 증가에 따른 센서 신호량의 민감도를 전산모사하였다.
기계기구의 설계나 개발시 개발제품의 표준화 및 양호환 호환성, 공작상 공기의 단축, 가격 저하 등의 장점을 갖는 계열화 설계기법으로 CAE에 의한 방법을 소개했다. 특히 대형기기에서부터 초정밀 기기 등에 대한 설계나 개발시 표본 모델을 선정하고 그로부터 물리적이고 기술적인 부분의 면밀한 분석을 통해서 고유한 특징을 추출하고 이에 대한 유추론적 수학의 해석으로서 추구하고자 하는 크기에 대한 특성 실험을 예측할 수 있고 최적 설계상의 데이터를 사전에 검증하므로서 수요자가 요구하는 설계 표본을 이끌어 낼 수 있다. 본 연구에서는 설계자가 계산기를 이용한 계열화 설계에 있어서의 유츄론적 알고리즘과 설계정수 및 제한요소들의 처리 방법을 제시하고 각종 임의의 계열화 기기에 대한 단계별 기능 및 기술적인 데이터의 유도 과정을 액츄에이터를 모델로 선정하여 분석했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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