축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 또, 기존의 2단계 축소기법을 반복적 IRS기법을 통해 중간 주파수 대역의 고유모드에 대한 해의 정확도를 높이는 방안에 대해 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 기존의 향상된 2단계 축소기법에 다단계 부구조화 기법을 적용하는 기법을 제안한다. 첫 단계에서는 전체 시스템을 그래프 분할을 통해 계층적으로 부구조로 분할되고, 두 번째 단계에서는 각각의 부구조를 개선된 2단계 축소기법을 이용하여 축소한다. 각각의 축소된 분절화된 고유치문제의 조합을 총해 최종적 축소시스템을 구축하고 이렇게 구한 축소된 고유치 문제를 란초스 기법(ARPACK)을 통해 해석한다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
본 연구에서는 신뢰성과 효율성을 보장하는 축소기법을 기반으로 비행체 윙의 최적화 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 축소기법은 주자유도 기반으로 시스템을 구축하기 때문에, 구조물의 거동에 대해 지배적인 자유도를 잘 선정하는 것이 매우 중요하다. 잘 구성된 축소시스템은 최적화 과정에서 반드시 필요한 민감도 계산에서도 정확한 결과를 제공한다. 본 연구에서는 주자유도 선정을 위해 기존연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소방법을 사용하였고, IRS에 의해 최종시스템을 구축하였다. 수치예제에서는 구속조건으로 부과되는 등가응력, 고유치 및 민감도는 모두 축소시스템 기반으로 구해지며, 최종적으로 제안된 기법을 통해 구속조건을 잘 만족하면서 목적함수에 대한 최적 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 축소모델을 기반으로 비행체 날개를 최적화하는 기법을 제안한다. 잘 구축된 축소모델은 고유치 문제나 동적 해석 시 정확한 해석결과를 제공하며, 최적화 과정에서 필요한 민감도 계산에서도 정확한 결과를 제공할 수 있다. 이러한 축소모델은 모드기반으로 구축되는 축소차수모델(Reduce Order Model)과 자유도기반으로 구축되는 축소시스템(Reduced System)으로 구분되는데, 본 연구에서 사용하는 자유도 기반 축소시스템은 구조물의 거동에 지배적인 자유도를 적절히 선정하는 것이 중요하므로, 이를 위하여 기존 연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소방법을 사용하였고, IRS(Improved Reduced System)에 의해 최종시스템을 구축하였다. 수치예제에서 최적화 과정에서 계산되는 등가응력, 고유치 및 설계민감도는 모두 축소시스템 기반으로 구해지며, 축소시스템을 통해 구속조건을 잘 만족하면서 목적함수에 대한 최적 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
발란싱 축소모델의 상태변수는 플랜트의 상태변수에 대한 정보를 주지 못한다. 발란싱 축소모델을 좌표 변환하여 얻은 상태유지 축소모델은 그 축소오차가 발란싱 축소모델의 축소오차와 같음을 증명하였다. 상태축소오차를 정의하였고, 이 오차를 구하는 방법을 제시하였는데, 이 오차는 축소모델의 차수가 정해지면 불변임을 증명하였다. 상태유지 축소모델의 상태변수는 그 상태축소오차가 작은 경우 원 시스템의 상태변수를 근사하는 장점이 있다. 상태유지 축소모델을 저차원제어기 설계에 적용하여 저차원 상태변수가 플랜트의 상태변수를 근사하는 예를 보여주었다.
위상 최적화 문제는 다양한 밀도 분포를 가지는 설계영역에서 목적함수와 요소단위의 설계 민감도의 반복적인 계산을 요구한다. 최근 제안된 2단계 축소기법은 축소 시스템을 구축하는데 매우 효과적이며 고유치 문제와 동적 문제의 해석에 정확도와 효율성을 동시에 제공한다. 본 논문에서는 구조 위상 최적화 문제에서 해석 부분과 민감도 계산 부분에 2단계 동적 축소기법을 사용한다. 축소시스템에 대한 위상 최적화 결과는 축소되지 않은 전체 시스템에 대한 최적화 결과와 비교하여도 공학적으로 요구되는 정확도 범위 내에서 2단계 축소기법이 높은 정확도와 계산 효율을 보장하는 것을 보여준다.
초고층 건물에서 수평변위 제어와 수직부재에서 발생하는 부등축소에 대한 검토가 필수적이다. 수평변위 제어를 위해 근래에 아웃리거 구조시스템과 메가 구조시스템을 횡력저항시스템으로 사용한 초고층 건물이 증가하고 있다. 또한, 부등축소로 인한 구조적 문제를 해결하기 위해 부등축소량 예측과 예측결과를 통한 시공단계에서의 보정방법이 연구되어 왔으나 부등축소에 대한 횡력저항시스템의 영향 비교는 드문 편이다. 따라서, 본 논문에서는 수평변위 제어를 위해 아웃리거 구조시스템과 메가 구조시스템을 사용한 60층 규모의 철근콘크리트 주거용 초고층 건물에 대해 시공단계해석을 통한 부등축소를 비교하고 그 영향을 분석하고자 한다. 또한, 부등축소는 비구조요소의 파손 및 구조요소에 부가하중을 유발하기도 하며 부등축소가 야기한 문제는 초고층 건물에서 중요한 부재를 손상시킬 수 있으므로 각 횡력저항시스템별로 수직부재의 부등축소에 대한 영향을 분석하였다.
축소시스템은 반복적인 계산이 요구되는 문제에서 매우 유용하게 적용될 수 있는 해석 기법이다. 최근에는 영역분할 기법과의 연동을 통해 축소시스템의 효율성이 향상되었다. 그러나, 전체 도메인이 몇 개의 영역으로 분할될 때 구속조건이 부과되지않는 영역이 만들어지게 된다. 각 부영역의 축소시스템을 구축하기 위해서는 리츠벡터를 추출해야 하는데, 구속조건이 부과된 부영역에서는 일반적인 정적해석을 통해 가능하다. 그러나, 경계조건이 부과되지 않은 부영역에서는 리츠벡터 추출을 위해 의사역행렬을 이용해야 한다. 일반적으로, 의사역행렬의 사용은 상당한 계산시간과 전산자원을 필요로 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이 문제점을 개선하기 위해 축소 의사역행렬 도입을 제안한다. 이 방법은 정적 축소방법을 기초로 축소 의사역행렬을 구축하여 축소된 리츠벡터 정보를 추출한 후, 변환관계를 이용하여 전체 리츠벡터 정보를 구하게 된다. 수치예제에서는 고유치 해석을 통해 제안방법의 신뢰성을 검증하고, 전체시스템 계산시간과 비교하여 그 효율성을 검증한다.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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