Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.689-692
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2011
본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역 장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계 최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계 최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계 최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교검토 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2002.05b
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pp.1316-1321
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2002
일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.565-570
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2001
대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.05a
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pp.660-665
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2002
일반적으로 유한요소 모델로부터 구한 해석결과는 대상 구조물의 모드 실험결과와 오차를 보인다. 이러한 오차로 인해서 유한요소 모델의 효용성에 한계가 발생하게 되면, 모델의 신뢰성을 높일 수 있도록 모델을 보정하는 절차가 필요하다. 유한요소 모델 개선은 이러한 오차를 줄이기 위해서 유한요소 모델을 변경하는 체계적인 접근법이다. 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 훨씬 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 모델의 수는 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 선택과 변경에 제한을 주면 초기 유한요소 모델에 비해서 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델 개선 과정을 통해서 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라서 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델 개선 방법에서는 실험결과와의 오차를 나타내는 단 하나의 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화하는 모델을 구한다. 최적화 결과를 얻기 전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오 방법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다목적 최적화 개념을 이용한 평가기준을 소개하고 특히, 대화식 다목적 최적화 기법을 이용하여 유한요소 모델을 개선한다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.11
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pp.137-145
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2002
Electric vehicle body has to be subjected to uniform load and requires auxiliary equipment such as air pipe and electric wire pipe. Especially, the cross beam supports the weight of passenger and electrical equipments. a lightweight vehicle body is salutary to save operating costs and fuel consumption. Therefore this study is to perform the size and the shape optimization of crossbeam for electric vehicle using the method of topology optimization to introduce the concept of homogenization based on optimality criteria method which is efficient for the problem having the number of design variables and a few boundary condition. this provides the method to determine the optimum position and shape of circular hole in the cross beam and then can achieve the optimal design to reduce weight.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.5
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pp.543-551
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2011
The paper deals with the comparative study of design optimization based on various approximation techniques in strength design of riser support structure installed on floating production storage and offloading unit(FPSO) using offshore operation loading conditions. The design optimization problem is formulated such that structural member sizing variables are determined by minimizing the weight of riser support structure subject to the constraints of structural strength in terms of loading conditions. The approximation techniques used in the comparative study are response surface method based sequential approximate optimization(RBSAO), Kriging based sequential approximate optimization(KBSAO), and the enhanced moving least squares method(MLSM) based approximate optimization such as CF(constraint feasible)-MLSM and Post-MLSM. Commercial process integration and design optimization(PIDO) tools are employed for the applications of RBSAO and KBSAO. The enhanced MLSM based approximate optimization techniques are newly developed to ensure the constraint feasibility. In the context of numerical performances such as design solution and computational cost, the solution results from approximate techniques based design optimization are compared to actual non-approximate design optimization.
The Shape optimization makes it possible to reduce the weight of structure and cost then member sizing optimization. A vast amount of imprecise information is existed in constraints of the optimum design. It is very difficult and sometimes confusing to describe and to deal with the several criteria which contain fuzzy degrees of relatives importance. This paper proposed weighting strategies in the multiobjective shape optimization of fuzzy structural system by ${\alpha}$-cut approach. The algorithm in this research is numerically tested for 2-bar truss structure. The result show that. the user can choose the one optimum solution in practices as obtaining the optimum solutions according to the ${\alpha}$-cut approach, weight of volume and displacement.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.6
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pp.419-426
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2020
The structural design of the steel eccentrically braced frame (EBF) was developed and analyzed in this study through multiobjective optimization (MOO). For the optimal design, NSGA-II which is one of the genetic algorithms was utilized. The amount of structure and interfloor displacement were selected as the objective functions of the MOO. The constraints include strength ratio and rotation angle of the link, which are required by structural standards and have forms of the penalty function such that the values of the objective functions increase drastically when a condition is violated. The regulations in the code provision for the EBF system are based on the concept of capacity design, that is, only the link members are allowed to yield, whereas the remaining members are intended to withstand the member forces within their elastic ranges. However, although the pareto front obtained from MOO satisfies the regulations in the code provision, the actual nonlinear behavior shows that the plastic deformation is concentrated in the link member of a certain story, resulting in the formation of a soft story, which violates the capacity design concept in the design code. To address this problem, another constraint based on the Eurocode was added to ensure that the maximum values of the shear overstrength factors of all links did not exceed 1.25 times the minimum values. When this constraint was added, it was observed that the resulting pareto front complied with both the design regulations and capacity design concept. Ratios of the link length to beam span ranged from 10% to 14%, which was within the category of shear links. The overall design is dominated by the constraint on the link's overstrength factor ratio. Design characteristics required by the design code, such as interstory drift and member strength ratios, were conservatively compared to the allowable values.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.383-392
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2014
The research for coatings is one of the most popular and active research in the polymer industry. For the coatings, electronics industry, medical and optical fields are growing more important. In particular, the trend is the increasing of the technical requirements for the performance and accuracy of the coatings by the development of automotive and electronic parts. In addition, the industry has a need of more intelligent and automated system in the industry is increasing by introduction of the IoT and big data analysis based on the environmental information and the context information. In this paper, we propose an optimization model for the design of experiments based coating formulation data objects using the Internet technologies and big data analytics. In this paper, the coating formulation was calculated based on the best data analysis is based on the experimental design, modify the operator with respect to the error caused based on the coating formulation used in the actual production site data and the corrected result data. Further optimization model to correct the reference value by leveraging big data analysis and Internet of things technology only existing coating formulation is applied as the reference data using a manufacturing environment and context information retrieval in color and quality, the most important factor in maintaining and was derived. Based on data obtained from an experiment and analysis is improving the accuracy of the combination data and making it possible to give a LOT shorter working hours per data. Also the data shortens the production time due to the reduction in the delivery time per treatment and It can contribute to cost reduction or the like defect rate reduced. Further, it is possible to obtain a standard data in the manufacturing process for the various models.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.3
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pp.190-200
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2001
The homogenization method is applied to maximize crash energy absorption for a given volume. To obtain the best combination of optimizing factors by resizing and threshold algorithms for an example problem, the sensitivity analysis has been performed using design of experiments. The results show that very little interaction among optimizing factors is found. Optimization analysis of several combination of factors is conducted; and the orignal design and a new design with holes for an example problem are compared for crash energy absorption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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