본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.
원래 최적실험의 이론은 주어진 모형과 그에 따른 가정에 기초하여 발달되었기 때문에 하나의 최적실험기준이 실험이 가족 있는 여러 목적을 모두 반영하는 것이 무리이다. 따라서 실험자가 다목적 실험기준의 필요성을 느끼는 경우에는 종종 여러 최적실험 기준들의 균형을 이루는 방법을 통해 이러한 문제가 다루어진다. 본 연구에서는 이 분산 구조를 가지고 있는 모형을 예를 들어 복합적인 실험기준들을 알아본다. 왜냐하면 이분산인 경우 D-최적과 G-최적실험간의 동격이론은 더 이상 성립되지 않음에 따라 두 실험기준의 특징은 현격하게 구분되어지기 때문이다. 제약조건최적실험, 결합최적실험, 그리고 minimax 설험방법을 통한 실험기준들간의 균형을 꾀하여 보았다. 처음 두 방법은 실험자의 주관이 반영되어 실제적으로 매우 세심한 주의가 필요한 반면, minimax는 그러한 점을 해소하였다고 본다. 또한 이를 확장하여 오차의 이분산 구조에 대한 불확실성이 존재할 때 적용될수 있는 두 가지 실험기준도 마련하여 보았다. 간단한 알고리즘과 결어를 첨부하였다.
1986년 Cook 이 발표한 Local Influence Approach란 방법을 이용하여 최적 실험계획법에서 일반적으로 가정하는 등분산가정에 대한 민감도 분석을 수행할 수 있는 진단방법을 연구하 였다. D-최적계획법의 갖고 있는 제약조건을 부분적으로 완화시킬 수 있는 방안을 모색하 여 몇가지 예들에 적용시켜 보았다. 결론 및 이 방법에 대한 향후 연구과제에 대한 토의를 마지막절에 첨부하였다.
본 연구는 비지배 분류 유전알고리즘(NSGA-II)을 이용하여 흐트러진 쿼드콥터의 자세를 빠르게 회복 할 수 있는 최적화된 PID(Proportional-Integral-Derivative) 이득 값을 얻고자 하였다. PID 제어에 앞서 로터가 4 개로 이루어진 쿼드콥터의 간격을 전산유체해석을 통해 정의하였으며, 정의된 쿼드콥터 모델을 통하여 PID 제어 알고리즘을 생성하였다. 반응표면 모델을 생성하기 위해 실험계획법의 하나인 D-최적계획법 이용하여 실험점을 배치 시킨 후 반응표면모델을 생성하였다. Roll 과 Altitude 의 두 값을 동시에 만족할 수 있는 PID 의 이득 값을 NSGA-II 를 통해 쿼드콥터의 최단 시간의 자세제어를 할 수 있는 최적의 이득 값을 얻을 수 있었다.
오차에 대한 함수관계식이 불확실한 경우 두가지 실험계획법을 제시하였다. 하나는 모든 가능한 오차함수식을 대상으로 최저의 효율성을 높이는 방안이고 다른 하나는 확률을 이용한 최저의 평균효율성을 높이는 방안이다. 이러한 두 방법을 D-와 이분산 G-최적성에 적응시켜 그 차이점을 비교연구하였다.
본 논문은 압축기 구동용 180 W급 매입형 영구자석 동기 전동기의 설계에 관하여 기술하였다. 먼저 전동기의 초기설계는 d-q 등가회로 모델을 이용한 해석기법을 이용하여 전동기 파라메타범위를 선정하고 이를 만족하는 초기형상을 도출하였다. 그리고, 전동기의 토크 리플을 저감하기 위해서 최적설계를 수행하였다. 최적설계는 실험계획법과 반응표면법을 이용하였으며, 끝으로 설계결과에 대한 타당성은 실험을 통해서 검증하였다.
인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.
In this study, we conducted the approximate multi-objective optimization of gap sizes of pressurized-water reactor (PWR) annular fuels. To determine the contacting tendency of the inner-outer gaps between the annular fuel pellets and cladding, thermoelastic-plastic-creep (TEPC)analysis of PWR annular fuels was performed, using in-house FE code. For the efficient heat transfer at certain levels of stress, we investigated the tensile, compressive hoop stress and temperature, and optimized the gap sizes using the non-dominant sorting genetic algorithm (NSGA-II). For this, response surface models of objective and constraint functions were generated, using central composite (CCD) and D-optimal design. The accuracy of approximate models was evaluated through $R^2$ value. The obtained optimal solutions by NSGA-II were verified through the TEPC analysis, and we compared the obtained optimum solutions and generated errors from the CCD and D-optimal design. We observed that optimum solutions differ, according to design of experiments (DOE) method.
Optimization of chassis frame is performed according to the minimization of eleven responses representing one total frame weight, three natural frequencies and seven strength limits of chassis frame that are analyzed by using each response surface model from D-optimal design of experiments. After each response surface model is constructed form D-optimal design and random orthogonal array, the main effect and sensitivity analyses are successfully carried out by using this approximated regression model and the optimal solutions are obtained by using a nonlinear programming method. The response surface models and the optimization algorithms are used together to obtain the optimal design of chassis frame. The eleven-polynomial response surface models of the thirteen frame members (design factors) are constructed by using D-optimal Design and the multi-disciplinary design optimization is also performed by applying dual response analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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