In this paper, we introduce an efficient new model reduction method, named the automated static condensation method, which is developed for the local analysis of large finite element models. The algebraic multilevel substructuring procedure is modified appropriately, and then applied to the original static condensation method. The retained substructure, which is the local finite element model to be analyzed, is defined, and then the remaining part of the global model is automatically partitioned into many omitted substructures in an algebraic perspective. For an efficient condensation procedure, a substructural tree diagram and substructural sets are established. Using these, the omitted substructures are sequentially condensed into the retained substructure to construct the reduced model. Using several large practical engineering problems, the performance of the proposed method is demonstrated in terms of its solution accuracy and computational efficiency, compared to the original static condensation method and the superelement technique.
본 연구는 부구조화에 기초한 계층적 접근방법을 이용하여 프레임구조에 대한 설계민감도해석과 최적화를 수행한다. 이 방법의 개념적 틀은 유형의 구조계와 무형의 설계과정을 계층적으로 모델링하고 부구조화해석과 다단계최적화를 결합하는데 있다. 여기서 해석과 총합을 위한 수학적 모델은 공통의 부구조화체계와 기반위에서 설정된다. 이러한 수학적 구조적 기반위에서 모듈화된 거동해석과 민감도해석 및 최적화과정이 서로 연계되고 통합된다. 여기서 설계민감도정보는 상태공간방법으로 계산되고, 시스템단계의 활성조건과 중량비 규준을 통해 부구조들의 조율이 이루어진다. 대형프레임구조에 대한 수치 예제들을 통해 본 연구의 타당성 및 효율성과 유용성을 검증한다.
본 연구는 부구조화에 기초한 다단계 혼성 구조 재해석방법을 제시한다. 부구조화의 틀에 보존근사화의 각 항을 차원축소법의 기저로 한 보존 전역-부분근사화에 의하여 변위 산정의 정확성과 효율성을 확보하고, 이를 바탕으로 이미 구성된 응력-변위 관계식을 병용하는 혼성방식을 통하여 전체 설계의 중간 단계에서 반복되는 재해석 과정의 신뢰성을 높인다. 전체적으로 선형근사화와 상반근사화를 교차적용하는 1단계 보존근사화로부터 전역 근사화와 결합하여 구하는 변위산정과 그에 종속되는 행렬연산으로 산출하는 응력계산의 3단계로 이루어지는 본 방법은 대형 구조계를 대상으로 하여, 해석의 기본 틀로 부구조화 방법을 택하였으며, 몇 개의 예제들을 통하여 타당성 및 유용성을 검증하였다.
A new optimization procedure with approximate reanalysis module, using the staged hybrid methods with substructuring, is proposed in is study. In this procedure, displacements are calculated with two step mixed procedures. First step is to introduce the conservative approximation, which is a hybrid form of the linear and reciprocal approximation, as local approximation. In the next step, it is combined with the global approximation by reduced basis approach. The quality of reanalyzed quantities can be greatly improved through these staged hybrid approximations, specially for large changes in the design. Overall procedures are based on substructuring scheme. Several numerical examples illustrate the validity and effectiveness of the proposed methods.
Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the previous study, we proposed a two-level condensation scheme (TLCS) for the construction of a reduced system. And we have improved previous TLCS with combination of the iterated improved reduced system method (IIRS) to increase accuracy of the higher modes intermediate range. In this study, we apply previous improved TLCS to multi-level sub-structuring scheme. In the first step, the global system is recursively partitioned into a hierarchy of sub-domain. In second step, each uncoupled sub-domain is condensed by the improved TLCS. After assembly process of each reduced sub-eigenvalue problem, eigen-solution is calculated by Lanczos method (ARPACK). Finally, Numerical examples demonstrate performance of proposed method.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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