저자들에 의해 기 제안한 바 있는 일반화 경사처짐법을 이용하여 이중 선각 유조선의 최적 구조 설계 시스템을 개발하였다. 최적화 기법으로는 직접탐색법의 일종인 Hooke와 Jeeves 방법을 사용하여 이산화변수를 용이하게 처리할 수 있도록 하였다. 일반화 경사처짐법과 최적화 기법을 결합하여 선급규정에 의한 종강도 부재의 최소 중량 설계프로그램과 일반화 경사처짐법에 의한 횡강도 부재 및 횡격벽 부재의 최소 중량 설계 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 이용하여 tank 배치를 고려한 이중 선각 유조선의 최적 구조 설계를 수행하여 실적선의 설계 치수 및 선각 중량과 비교하였으며, 최소 중량을 주는 tank 배치와 tank type을 결정할 수 있었다.
응력 및 변위제약 하에 뼈대구조물의 초소중량설계를 얻기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 주문제작이 빈번히 이루어지는 공학설계의 응용을 위해 다음의 5가지 단면형상을 고려하였다.(rectangular형, frame형, tube형, channel형 그리고 I형). 최적화 과정의 효율성을 증진시키기 위해 구조응답량(절점력, 변위)을 단면성질에 대해 1차 Taylor급수 전개했고 반면에 단면치수를 설계변수로 고려하였다. 제안된 방법의 효율성과 신뢰성을 보이기 위해 수치예를 통해 다른 방법에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과 구조해석의 수를 크게 감소시킬 수 있었으며 뼈대구조물의 최적화에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 알게 되었다.
본 연구에서는 로봇 매니퓰레이터의 각 조인트 토오크를 구하고, 이를 최소자 승법에 의하여 각 링크의 길이를 최적화하였다. 이때 각 링크의 단면은 일정하며 따 라서 각 링크의 무게중심은 링크의 중앙에 있다고 보았다. 작업은 직선운동(C.P)으 로 하였고 이때의 소고 선도를 편의상 삼각형으로 하였다. 작업시간은 속도선도와 작업경로가 주어지면 구하여지고, 이를 등간격으로 나누어 매 순간마다의 조인트 토오 크를 구하였다. 이때 매 순간 기구학적 해석으로 조인트의 변위, 속도, 가속도를 구 하고 Newton-Euler 운동방정식을 이용하여 각 조인트 토오크를 구하였다.
As industry is developed, the faster transportation of freight train is demanded. The optimum design of a structure requires the determination of economical member size and shape of a structure which will satisfy the design conditions and the functions. In this study, it is attempted to minimize the dead weight of bogie frame. From the numerical results in the shape and size optimization of the bogie frame, it is known that the weight can be reduced up to 17.45% with the displacement, stress, first natural frequency and critical buckling-load constraints. The first natural frequency and the critical buckling load of the optimized model is larger than that of the lowest design value. Stress and displacement conditions are also satisfied within the design conditions. From the results, the optimal model is stable and useful for the improvement of railway carriages.
강바닥판교는 수 천개의 부재가 연결된 복잡한 구조물이기 때문에 설계와 해석이 난해하다는 단점을 가지고 있어 구조특성에 적합한 효율적인 최적화 알고리즘을 개발하는 것은 실용적인 최적화이론의 활용차원에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 강바닥판교의 최적설RP를 효과적으로 수행하기 위한 개선된 다단계 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 강바닥판교의 구조적인 특성을 반영하면서 전체 시스템을 주형과 강바닥판으로 나누기 위해 다단계 최적설계 방법 중에 하나인 등위법 (Coordination Method)을 사용하였고, 효율적인 최적설계를 위한 처짐제약조건 소거기법, 구조해석의 효율성을 높이기 위한 자동미분기법이 사용되었으며, 활하중에 의한 응력은 기존연구에서 제안된 응력재해석 기법을 사용하였다. 강바닥판은 폐단면리브의 형식과 같은 이산형 설계변수와 바닥판의 두께 가로보의 치수와 같은 연속형 설계변수가 혼합되어 있는 형태로 구성되어 있다. 이에 본 연구에서는 강 바닥판의 최적화를 위해 수정된 유전자 알고리즘을 사용하였다. 수치예제를 사용하여 제안된 알고리즘의 효율성과 수렴성을 입증하였다.
겨울철 온실의 기본적인 열에너지원인 일사를 최대한 확보하도록 하는 은실의 지붕형상을 결정하기 위해 유전알고리즘 및 광투과율 전산모델을 이용한 최적화기법을 이용하여 설치지역, 피복재료특성, 온실의 기본치수등이 주어졌을 때 지붕경사각, 경간폭비의 최적조합을 결정할 수 있도록 하는 최적설계를 수행하였다. 수원지방에 위치한 경간폭 6m의 2연동 동서동 온실 및 단동 온실을 가정하여 최적화를 수행한 결과 경사각, 폭비 순으로 2연동, 단동 온실에 대해 각각 40.861≒40 $_。 / , 0.4806≒0.5, 37.490≒37 $_。 / , 0.7748≒0.78의 결과를 얻을 수 있었다. 광투과율 문제를 예로 적용해 본 결과 직접 전산모델을 호출하여 최적화를 수행하는 유전알고리즘의 기법은 온실환경의 해석을 위해 연구되어온 다양한 분야의 전산모델들을 종합적인 온실의 최적설계에 활용하도록 하는데 유용한 기법이 될 것으로 판단되었다.판단되었다.
대규모 시스템 제어와 관련하여 몇 개의 부시스템으로 분할하여 처리하는 계층별 제어이론이 많이 연구되어 왔으며 특히 치수가 높은 대규모 비선형 시스템의 경우에 고차의 비선형 미분방정식을 동시에 적분을 해야하고 많은 계산량을 필요로 하므로 해를 구하기가 어려운 문제가 있다. 1980년대 Singh과 Hassan은 상호예측 알고리즘(two level prediction algorithm)을 제시한바 있고 이 방법은 비선형 대규모 시스템의 최적제어에 효과적이나 시스템 행렬 Q, R, S, H에 따라 제한된 최적화 구간에서만 성립되는 등 최적화 구간의 길이와 수렴성 여부가 행렬 값에 영향을 받는 알고리즘상의 단점이 있다. 본 연구에서는 수렴조건으로부터 평가함수에 구속조건(quadratic penalty term)을 부여하지 않는 새로운 개선된 알고리즘을 제시 적용하여 시스템 행렬 결정을 위한 과정 없이 수렴속도의 향상과 함께 최적의 수렴성 및 최적화 구간을 얻도록 했다. 분할된 비선형 시스템의 최적제어를 위해서는, 대수 반복연산만으로 2점 경계치 문제(two point boundary value problem)를 해결함으로써 기존의 수치 해석법에 비해 연산이 간단한 블록펄스 변환 방법을 사용해서 처리했다.
본 논문에서는 홀 효과(Hall effect) 기반 회전형 위치 센서의 출력 전압에 대한 선형성 및 민감도를 최적화하기 위해 DFSS(Design for Six Sigma) 방법을 적용하였다. 이를 위해 영구 자석의 치수 및 홀센서에 대한 상대 위치 등을 설계 인자로 하여 완전 요인 배치법을 사용하였다. 설계 인자의 수준별 센서 출력 전압값은 자속 밀도에 대한 Biot-Savart 해석해 및 홀 센서 고유의 자속 밀도-출력 전압에 대한 관계식을 이용하여 구하였다. 최적화된 설계 인자들을 반영하여 제작된 회전형 위치 센서의 개선된 출력 전압 측정 결과를 통해 제안된 방법은 간편하면서 실용적으로도 매우 유용한 방법임을 확인하였다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.
선박은 판과 보강재를 효율적으로 조립한 매우 복잡한 구조물이고, 이동하는 구조물로써는 최대규모의 구조물이다. 특히, 선체 구조의 설계란 "예상되는 모든 하중에 충분히 견딜 수 있는 강도(strength)와 강성(stiffness)을 가진 부재의 크기를 결정하고 적절히 배치하는 과정이다." 라고 말할 수 있다. 선체 구조의 설계는 부재의 배치가 얼마나 적절하게 잘되어 있는가에 달려 있다고 하여도 과언이 아닐 정도로 매우 중요하다. 주요 구조 부재의 부재 배치에 대한 기본적인 개념은 판 부재의 용접선(seam line), 종, 횡늑골의 간격, 종거어더 등을 예로 들 수 있으며, 부재의 배치는 최적 설계 및 공작상의 관점으로부터 선정되어야 하며, 또한 선체 전체의 구조적인 연결이 불연속이 되지 않도록 하여야 한다. 특히, 판 부재의 용접선은 여러 가지 표준치수로 생산되는 판 들 중, 판의 기준 폭이 얼마인 것을 사용하는 것이 공작상 또는 배치상 가장 편리한 가를 생각하여야 한다. 이것은 선박의 크기에 따라 다르겠지만, 조선소 크레인의 용량 및 가공상, 강도상의 문제를 고려하여 가능한 한용접선의 수를 줄이는 것이 바람직하다. 용접선을 줄이기 위해서는 판 부재의 폭을 넓게 하면 되나, 철강회사에서 표준으로 생산 판매하는 주판의 폭보다 넓은 판을 주문 구입 한다는 것은 곧 생산비용의 증가로 이어지는 것으로 이는 주판 구입 경비 측면에서는 바람직하지 않다. 따라 서, 주판 구입경비의 최소화를 유도하면서도 주판 폭의 적정 및 용접선 개수 최소화를 유지할 수 있도록 설계하는 것은 중요하지만, 용접선 배치의 문제는 다양한 입력 변수를 고려해야 하는 복잡한 문제이기 때문에 그간 최적화 관점에서 접근하지 못하고 시니어급 엔지니어가 가진 경험과 조선소의 지침서에 기재된 절차에 따라 대략적인 해를 결정하여 왔다. 본 연구는 이러한 복잡한 문제를 최적화 방법인 당금질(Simulated Annealing) 방법을 이용하여 해결한 결과를 소개하며, 그 결과와 효용성에 대해 논하도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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