한국마린엔지니어링학회 2001년도 추계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2001 Autumn Annual Meeting)
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pp.3-7
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2001
Although elbows are commonly used in practice, many questions regarding the optimum arrangement still remain unanswered. The effect due to an elbow lasts for a considerable distance downstream of the elbow and is severe when two elbows are in the system. The goal of this study is to provide an effective guide for the optimum arrangement of elbows and the optimum design of the approach piping system.
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.
복합재료 구조물의 동적 접촉 문제를 효율적으로 해석하기 위하여 부영역과 공유면에 기반을 둔 변분 정식화 과정을 제안하였다. 벌칙 함수법을 이용하여 접촉면에서의 부등식 구속 조건은 물론, 유한요소 부영역과 공유면의 연결을 위한 등식 적합 조건까지 만족하게 하였다. 이에 따라 구조 형상이 복잡한 경우라도 공유면에서의 절점 연속성을 별도로 고려하지 않고 전체 영역긍 분할한 후, 분할된 부영역별로 독립적인 유한요소로 모델링하여 필요한 수치 연산을 수행할 수 있다. 개발된 컴퓨터 코드를 이용한 수치 해석을 통하여 제안된 정식화에 대한 여러 특성을 고찰하였다.
접촉 현상을 포함하는 완전 연계된 열기계학적 문제에 대한 정확하고 효율적인 해석을 위하여 부영역과 공유면에 근거한 유한요소 정식화 기법을 제안하였다. 부영역과 공유면을 결합하기 위한 등식 적합 조건을 벌칙 함수로 처리함으로써 모든 유효 강성 행렬이 양정치화되며, 역행렬과 같은 각종 수치 연산이 매우 간편하다. 또한 전체 구조 형상이 복잡하더라도 대상 영역을 임의의 부영역으로 분할한 후, 공유면에서의 절점 연속성 등을 고려하지 않고 각 부영역을 독립적으로 유한요소 모델링할 수 있다. 컴퓨터 코드의 개발 및 수치 예제의 해석을 통하여 본 기법에 대한 기본적인 특성을 확인하였다.
수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만, 이러한 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점과 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지해야한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다. 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다. 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수를 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Pima. Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.
수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만 퍼지 규칙을 이용하는 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 따라서 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해서는 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수골 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Plma, Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘과 보-기둥 접합부, 부재, 그리고 구조물 전체의 재료 및 기하학적 비선형 거동을 고려할 수 있는 개선소성힌지해석 방법을 접목시킨 평면 반강접 강골조 구조물의 최적설계법을 제안하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형성을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 반강접 접합부 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 최적설계시 마이크로 유전자 알고리즘과 재생산을 위한 개체 선택 도구로 토너먼트 선택방법을 사용하였으며, 적합도 함수는 목적함수 및 벌칙함수로 나타낸 무제약 함수값의 조합으로 구성하였다. 목적함수로는 구조물의 중량을, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 사용하였다. 강접 및 반강접 접합부를 갖는 강골조 구조물의 최적설계결과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 적합성을 검증하였다.
최근 해양 포유동물의 수동 음향 추적을 위해 스코어-패널티 법이 사용되고 있다. 전통적인 시간영역 정합장 처리 기법은 손실함수에 측정신호와 손실신호간의 정합도만을 고려하는 반면, 스코어-패널티법은 측정 신호와 모의신호의 비적합도를 반영하는 페널티 항도 추가로 고려한다. 본 연구에서는 스코어-패널티법을 파형을 알고 있는 수동표적의 심도 추정에 적용했다. 수중 음속 구조의 불확실성을 갖는 심해 환경을 가정하고, 스코어-패널티법의 성능을 평가했다. 또한 시간영역 정합장 처리기법의 결과와 서로 비교했다. 약한 수중 음속 오정합 환경에서 스코어-패널티법은 시간영역 정합장 처리기법보다 높은 정확도를 보이고 효율적으로 동작했다. 그렇지만 수중 음속 구조의 오정합이 매우 큰 경우에는 두 기법 모두 표적의 심도 추정에는 실패했다.
본 논문에서는 디지털 선도형의 특징점 검출의 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 구하려는 특징점의 수를 특징점 검출에 앞서 규정하고, 이를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 점으로부터 특징점을 검출하는 기법이다. 특징점 검출은 주어진 윤곽선 도형과 특징점으로 구성되는 근사 선도형과의 유사도를 나타내는 목적함수를 극소화함에 의하여 행햐여진다. 목적함수에 제약조건으로부터 구하여지는 패날티함수를 첨가한 확장 라그란지함수를 생각하여, 이의 해법으로 페날티승수법을 이용한다. 이때 확장 라그란지함수의 극소화는 부분문제 분할에 의한 국소탐색법에 의하여 연산이 가능함을 보인다. 본 기법은 구하려는 특징점의 수를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 전체의 점으로부터 특징점 검출이라는 방식을 취하므로, 다양한 크기의 특징으로 구성되어 있는 도형 및 이의 상사도형에 대하여도 안정된 특징점 검출이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 몇 개의 도형을 이용한 실험을 통하여 기존의 기법들과 비교${\cdot}$평가하여 제안 기법이 특징점 검출에 적절한 기법임을 검증하고 있다.
A genetic algorithm (GA) is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. The GA applied herein works on a population of structural designs at any one time, and uses a structured information exchange based on the principles of natural selection and wurvival of the fittest to recombine the most desirable features of the designs over a sequence of generations until the process converges to a "maximum fitness" design. Principles of genetics are adapted into a search procedure for structural optimization. The methods consist of three genetics operations mainly named selection, cross- over and mutation. In this study, a method of finding the optimum topology of truss/beam structure is pro- posed by using the GA. In order to use GA in the optimum topology problem, chromosomes to FEM elements are assigned, and a penalty function is used to include constraints into fitness function. The results show that the GA has the potential to be an effective tool for the optimal design of structures accounting for sizing, geometrical and topological variables.variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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