대용량 BLDC 모터의 진동과 소음의 원인은 영구자석과 슬롯형상에 의한 코깅토크와 전류 파형에 의한 고주파이다. 특히 대용량 BLDC의 경우 코깅토크에 의한 진동 및 소음의 영향이 상대적으로 큰 값을 가지게 되며, 본 연구는 5MW급 연구자석형 전동기에서 코깅토크 발생원인 중 하나인 영구자석의 형상을 최적화하기 위하여 RSM(Response Surface Method)과 민감도기법을 적용하여 코깅토크 저감을 위한 연구를 하였다. FEM에 의해서 자속밀도분포와 토크를 계산하고, 1개의 목적함수와 3개의 설계변수를 설정하여 최적화 하였다. FEM과 최적화기법(RSM+민감도기법)을 결합하여 영구자석의 형상을 최적화한 결과 코깅토크의 ripple이 최대 20%정도로 감소되었으며, 목적함수와 설계변수의 개수에 따라 더욱 개선될 수 있다.
본 논문에서는 쉘 최적화에 대한 연구 결과를 기술하였다. 본 연구의 주목적은 쉘 구조물의 최적형상과 두께 분포를 찾는데 있다. 쉘의 변형에너지를 목적함수로 사용하고 초기 쉘의 부피를 제약조건을 고려하였다. 본 연구에서는 Computer-Aided Geometric Design (CAGD) 기법을 이용하여 쉘의 형상과 그 두께 분포를 표현하였고 쉘의 변형에너지를 측정하기 위해서 가변형 도를 채용한 퇴화 쉘 요소(Degenerated Shell Element)를 도입하였다. 최적 값을 구하기 위해서 세 가지 수학적 프로그래밍 기법을 제공하는 프로그램 DOT를 사용하였다. 마지막으로 새로이 개발된 쉘 최적화시스템의 효율성을 최적화예제로써 증명하였다.
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
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.
본 논문에서는 범프 및 브레이크 하중조건 하에서 자동차 넉클의 강도설계에 관한 다양한 회귀모델 기반 근사최적화 기법 및 그 성능을 비교하고자 한다. 최적설계문제는 응력, 변형 및 진동주파수의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 단면치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 순차적 근사최적화(SAO), 순차적 이점대각이차 근사최적화(STDQAO), 그리고 개선된 이동최소 자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM 와 Post-MLSM 이다. SAO 와 STDQAO 적용을 위하여 상용 프로세스통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사최적화 기법에 의한 설계결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사최적화 결과와 비교검토 되었다.
최근 기상이변에 따른 국지성 호우 등으로 인하여 지역별로 홍수량 차이가 많이 나고 있는 상황으로 유역내 중요시설물 및 인명의 보호를 위해서는 유역의 특성을 정확하게 반영한 홍수분석이 필수적인 실정이다. 유역 주요지점의 정확한 홍수량을 산정하기 위해서는 지역특성이 반영된 호우를 선정하고, 유출모의를 위한 유역특성이 잘 구현되어야 한다. 이를 위해서는 홍수량산정에 영향을 주는 매개변수의 정확한 산정이 필요하며 본 연구에서는 미공병단(US Army Corps)에서 개발하여 배포한 차세대 프로그램인 HEC-HMS(v3.3)를 이용하여 집중시간, 저류상수, Curved Number, 감수상수, 초기손실, 초기기저유량, Threshold 등 7가지 매개변수에 대한 최적화를 수행하였다. 종래에는 첨두홍수량을 중시하여 집중시간과 저류상수는 최적화하고 나머지 변수들은 실측치 및 계산값을 적용하였으나, 금번 연구에서는 첨두홍수량 및 총유출량 모두 관측값에 최대한 일치하도록 7가지 매개변수를 최적화하는 방안 및 최적화시 초기값 선정이 매개변수 최적화에 미치는 영향을 연구하였다. 매개변수 최적화 순서는 먼저 전체적인 평균유출량 또는 평균유출고가 실측치와 모의치 간에 일치하도록 CN, RC를 보정하고 다음 단계로 첨두발생시간이 일치하도록 Tc, K를 보정하고, 마지막으로 홍수 수문곡선의 형태를 결정하는 나머지 매개변수를 조정하여 전체적인 수문곡선의 형태와 첨두홍수량이 일치하도록 수행하였으며, Tc, K, CN 등의 중요 매개변수는 신뢰구간(계산치의 0.8${\sim}$1.2)을 설정하여 목적함수의 수렴을 유도하였다. 위를 이용하여 수렴된 매개변수들로 강우-유출 모의를 분석한 결과를 기존 홍수사상과 비교한 결과 상당히 근접한 결과를 도출할 수 있어, 매개변수는 7가지 모두에 대한 최적화를 가능한 것으로 연구되었으나 목적함수들의 수렴되는 과정에 대해서는 좀 더 심도있는 고찰이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 차대차 충돌사고시 차량충돌위치와 충돌속도 분석기법을 사고사례를 통해 연구하였다. 차량충돌위치는 사고현장 노면에 생성된 타이어 마크를 이용하여 수학적방법으로, 충돌속도는 실제 사고차량 최종정지위치와 모의충돌실험을 통해 분석된 차량 최종정지위치와의 차를 목적함수로 하여 이를 최소로 수렴하는 최적화기법을 이용하였다. 연구결과, 승용차량 오른쪽 앞바퀴 위치는 중앙선으로부터 좌측으로 0.45m 떨어진 진행방향 1차로 상이고, 왼쪽 앞바퀴는 중앙으로부터 좌측으로 0.345m 떨어진 지점에 위치한 상태이다. 최적화기법을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과. 최적화의 오차율이 0.8%인 경우 충돌속도는 승용차량 67.75Km/h, 짚형 승용차량 29.67Km/h로 분석되었으며, 충돌 후 x축에 대한 속도는 승용차량 20.0Km/h, 짚형승용차량 15.69Km/h이고, y축에 대한 속도는 승용차량 15.68Km/h, 짚형 승용차량 7.66Km/h로 분석되었다. 반면, 기존 충돌속도 분석모형식을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과 승용차량 64.97Km/h, 짚형승용차량 31.27Km/h로 도출되었다. 따라서, 최적화기법을 통해 분석한 충돌속도와 기존 분석모형식을 이용하여 분석한 충돌속도와의 오차가 승용차량 2.78Km/h, 짚형승용차량 1.6Km/h로 최적화기법을 이용하여 분석한 결과에 대한 신뢰성이 높은 것으로 연구결과 도출되었다 따라서, 추후 차 대 차 충돌사고를 분석함에 있어 타이어 흔적을 이용한 수학적방법과 모의충돌실험을 통한 최적화기법을 이용하면 충돌속도는 물론 충돌전.후 차량의 운동특성에 대한 정확한 분석이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.
본 논문의 연구 목적은 생물의 진화 현상을 모방한 진화전략 알고리즘을 이용하여 돔형 트러스 구조물을 최적화 설계하는 것이다. 최적화 방법으로 부재 단면적의 최적화 값을 찾음으로써 최적 목적값 또는 최소 구조물 중량을 산출하는데 목적이 있다. 진화전략 알고리즘은 1960년대 중반, 실수기반 매개변수의 최적화로부터 소개되어 1970년대 많은 발전을 하였다. 진화전략은 컴퓨터 시스템 최적화 알고리즘 연구분야에서 많이 활용되며, 더불어 사용되는 유전자 알고리즘과는 다른 몇 개의 연산자를 가지고 있다. 본 논문에서는 진화전략에서 사용되는 연산자를 소개하고 연산자간의 논리 흐름과 수치예제로써 최적설계의 적합성을 확인해볼 수 있다.
지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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