We present the optimum design for the cross-sectional(sizing) and shape optimization of truss structures with natural frequency constraints. The optimum design method used in this paper employs continuous design variables and the Harmony Search Algorithm(HSA). HSA is a meta-heuristic search method for global optimization problems. In this paper, HSA uses the method of random number selection in an update process, along with penalty parameters, to construct the initial harmony memory in order to improve the fitness in the initial and update processes. In examples, 10-bar and 72-bar trusses are optimized for sizing, and 37-bar bridge type truss and 52-bar(like dome) for sizing and shape. Four typical truss optimization examples are employed to demonstrate the availability of HSA for finding the minimum weight optimum truss with multiple natural frequency constraints.
힘들고 어려울 때일수록 서로 돕는 협동심이 빛을 발한다. 안산시지부는 지부 임원진과 회원들 간의 신뢰와 협동심으로 불안했던 조직을 탄탄하게 재정비하고 안정적인 시스템을 갖춘 모범 지부이다. 리더십과 시스템, 봉사정신이 함께 맞물려 지부 운영의 완벽한 하모니를 이루고 있는 안산시지부를 들여다본다.
헬리컬 파일은 한 개 이상의 나선형 원판을 중공형 강재 축에 부착한 후 지반에 회전 관입시켜 지지력을 발현하게 하는 말뚝기초의 한 종류로서 별도로 천공작업 및 그라우팅을 필요로 하지 않고, 시공의 편의성과 말뚝 항타 등에 의한 소음이 없다는 장점이 있어 그 이용이 점차 증가되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 Cylindrical shear method로 산정된 헬리컬 파일의 요구 지지력을 최소의 자재비용과 최적의 헬리컬 파일의 형상으로 발현할 수 있도록 하모니서치 알고리즘(Harmony search algorithm)을 적용하여 최적화된 설계법을 제안 하였다. 또한 헬리컬 파일의 최적 설계 결과를 2009 International building code (이하, 2009 IBC)를 참고하여 규격화시킨 설계 결과와 비교 검토하여 두 설계법의 경제성을 분석하였다. 본 논문의 재료비 최소화를 위한 헬리컬 파일 형상의 최적 설계 기법은 헬리컬 파일의 경제성을 향상하여 헬리컬 파일 시장 활성화에 기여할 수 있다.
본 실험은 자두와 살구의 종간잡종인 플럼코트 '하모니' 과실의 수확 후 적정저장 온도를 구명하고 에틸렌작용 억제제인 1-MCP 처리효과를 알아보기 위하여 수행되었다. 과실은 숙기를 3가지로 구분하여 수확 후 각각 0, 5, 10 및 $20^{\circ}C$의 온도에 저장하였고, 1-MCP($1{\mu}L{\cdot}L^{-1}$) 처리는 $10^{\circ}C$에서 24시간 처리 후 $10^{\circ}C$에 저장하였다. 온도가 낮은 저장조건일수록 플럼코트 '하모니' 과실의 호흡량을 현저히 낮추었고 온도가 높을수록 호흡량의 증가와 함께 품질이 빨리 저하되었다. 저장온도 $20^{\circ}C$는 과실의 부패가 빠르게 촉진되어 유통조건으로 부적합하였다. 숙기에 따른 품질은 30-50% 정도의 붉은 착색 과실이 양호하였는데 특히, $10^{\circ}C$에 저장할 때, 식미가 가장 양호하였다. 1-MCP는 플럼코트 '하모니' 과실의 연화, 색도 변화, 산도 변화 등 전체적인 품질의 변화를 지연시키는데 효과적이었다.
본 논문은 사전에 학습된 기억으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각으로 영상에서 음악으로 변환하는 시스템을 구현하였다. 영상에서 변환정보로 색상(Color), 질감(Texture), 모양(Shape)을 사용하여 음악의 멜로디(Melody), 하모니(Harmony), 리듬(Rhythm) 정보로 변환하였다. 정적인 영상에서 단조로운 음이 반복되는 것을 최소화하고 영상에 있는 정보를 표현하기 위해 색상의 분포도에 따라 확률적으로 멜로디를 선택하여 출력함으로써 자연스럽게 음을 구성할 수 있도록 하였고, 영상에서 질감은 통계적 질감 특징 추출방식인 GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)의 7가지 특징으로 하모니의 장조와 단조를 표현하였다. 마지막으로 모양은 영상의 외곽선을 추출한 후 주파수 성분 분석인 허프 변환(Hough Transform)을 이용해 선 성분을 검출하여 각도의 분포에 따라 리듬을 선택하는 방식으로 음악을 생성하였다.
Many gradient-based mathematical methods have been developed and are in use for structural size optimization problems, in which the cross-sectional areas or sizing variables are usually assumed to be continuous. In most practical structural engineering design problems, however, the design variables are discrete. The main objective of this paper is to propose an efficient optimization method for structures with discrete-sized variables based on the harmony search (HS) meta-heuristic algorithm that is derived using penalty function. The recently developed HS algorithm was conceptualized using the musical process of searching for a perfect state of harmony. It uses a stochastic random search instead of a gradient search so that derivative information is unnecessary. In this paper, a discrete search strategy using the HS algorithm with a static penalty function is presented in detail and its applicability using several standard truss examples is discussed. The numerical results reveal that the HS algorithm with the static penalty function proposed in this study is a powerful search and design optimization technique for structures with discrete-sized members.
이 논문에서는 자동차 차체 조립라인과 같은 제조시스템을 설계할 때, 설비투자비용과 같은 다양한 비용요소를 고려하여 최적 배치안을 결정하는 문제를 다룬다. 시스템의 성능 평가에 필요한 생산율 재공품 재고 수준을 추정하기 위해서는 시뮬레이션 실험 결과를 기반으로 하는 메타모델 방법론을 사용하였다. 최적화 문제의 목적함수는 목표생산율을 만족시키는 최소비용으로 정하였는데, 비용요소로는 로봇, 버퍼, 운송장비에 대한 투자비용을 고려하였고, 운영비용으로는 재공품 재고비용을 포함시켰다. 최적화 문제를 풀기 위해서는 하모니 탐색방법론을 사용하였다.
소프트웨어 결함 예측(SDP)은 결함이 있는 모듈을 식별하기 위한 연구 분야이다. 충분한 로컬 데이터가 없으면 다른 회사에서 수집한 데이터를 사용하여 분류기를 구축하는 교차 프로젝트 결함 예측(CPDP)을 활용할 수 있다. SDP에 대한 대부분의 기계 학습 알고리즘은 서로 다른 값에 따라 예측 성능에 큰 영향을 미치는 하나 이상의 매개 변수를 사용한다. 본 연구의 목적은 CPDP의 예측 성능 향상을 위해 매개 변수 선택 기법을 제안하는 것이다. Harmony Search 알고리즘을 사용하여, 예측 어려움을 야기하는 클래스 불균형을 해결하는 방법인 비용에 민감한 부스팅의 매개 변수를 조정한다. 분포 특성에 따라 매개 변수 범위와 매개 변수 간의 제한 조건 규칙이 정의되어 하모니 검색 알고리즘에 적용된다. 제안된 접근법은 15개의 대상 프로젝트를 대상으로 3개의 CPDP 모델과 내부프로젝트 결함 예측(WPDP) 모델을 비교한다. 실험 결과는 제안된 방법이 클래스 불균형의 맥락에서 다른 CPDP 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여준다. 이전의 연구에서는 탐지 확률이 낮거나 오보 가능성이 높았으나 우리의 기법은 높은 PD와 낮은 PF를 제공하면서 높은 전체 성능을 보였다. 또한 WPDP와 비슷한 성능을 제공하였다.
본 연구의 목적은 전기비저항을 사용한 터널 굴착면 전방의 이상지반 탐사 시 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측하기 위한 하모니서치(Harmony Search, HS) 알고리즘의 적용과 역해석 정확성의 검증이다. 가우스법칙(Gauss' laws)과 옴의 법칙(Ohm's laws)으로부터 이상지반 존재 시 암반의 전기저항과 이상지반 특성 변수를 연관 짓는 관계식을 유도하고, 전기저항을 사용하여 이상지반 특성 변수를 예측하도록 HS 알고리즘 기반의 역해석 프로그램을 개발하였다. 지반의 전기비저항을 측정하기 위한 저항 측정 시스템을 제작하였으며, 제안된 HS 알고리즘을 검증하기 위해 실내실험으로 모사한 이상지반의 전기저항을 측정하여 역해석을 수행하였다. 그 결과, 이상지반의 위치와 두께에 대한 예측은 5% 이하의 낮은 오차율을 나타내어 이상지반의 특성을 높은 정확도로 예측함을 보였다.
클래식 음악만이 영화음악의 소스가 아니며, 이것은 작곡에서 최근에 생긴 변화도 아니다. 1906년에 '캐힐'이 텔하모니움을 발명하고 100년 이상이 지났으며, '피에르 쉐퍼'가 1948년에 뮤직 콘크리트를 시도한 이후 약 60년의 시간이 흘렀다. 사운드를 제어하는 기술과 장비는 하루가 다르게 변화하고 있으며, 대부분의 영화음악 작곡가들은 컴퓨터와 다양한 사운드 모듈을 통해 효과적이고 창의성 높은 다양한 소리를 만들어 내고 있고 이것은 그들의 강력한 작곡 도구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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