We have utilized neural network (NN) studies to predict impact sensitivities of various types of explosive molecules. Two hundreds and thirty four explosive molecules have been taken from a single database, and thirty nine molecular descriptors were computed for each explosive molecule. Optimization of NN architecture has been carried out by examining seven different sets of molecular descriptors and varying the number of hidden neurons. For the optimized NN architecture, we have utilized 17 molecular descriptors which were composed of compositional and topological descriptors in an input layer, and 2 hidden neurons in a hidden layer.
General portal machine represents a distinct weak spot concerning their structural behavior because of long protruding structure components, such as saddles and rams. The weak point causes the deformation of the machine tool and consequently rises a severe machining error. The purpose of this study is to improve the structural design of crossrail in order to minimize it's distortion. Tool Center Point (TCP) was chosen as a reference point for evaluating the distortion effect of a crossrail and topological optimization was adopted as a method of structural design improvement. The displacements of TCP according to the machining positions were investigated by structural analyses for both of original crossrail design and the improved one. The comparing results showed that the displacement of TCP could be reduced about 55% maximum.
The use of the classification and regression tree (CART) methodology was studied in a quantitative structure-activity relationship (QSAR) context on a data set consisting of the binding affinities of 39 imidazobenzodiazepines for the α1 benzodiazepine receptor. The 3-D structures of these compounds were optimized using HyperChem software with semiempirical AM1 optimization method. After optimization a set of 1481 zero-to three-dimentional descriptors was calculated for each molecule in the data set. The response (dependent variable) in the tree model consisted of the binding affinities of drugs. Three descriptors (two topological and one 3D-Morse descriptors) were applied in the final tree structure to describe the binding affinities. The mean relative error percent for the data set is 3.20%, compared with a previous model with mean relative error percent of 6.63%. To evaluate the predictive power of CART cross validation method was also performed.
본 논문에서는 SD-TDQAO (Sequential Dual - Two-point Diagonal Quadratic Approximate Optimization)라는 쌍대기법을 이용한 순차적 최적설계 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 비선형 목적함수와 제한조건이 포함되어 있는 공학적인 문제를 효과적으로 풀 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존의 볼록성과 분리성이 만족되지 않는 eTDQA2 방법을 이용하여 쌍대기법에 이용할 수 있도록 이차 근사함수의 헤시언 대각요소에 이를 적용하여 쉽게 볼록성과 분리성을 보장할 수 있도록 하였다. 또한 이를 수학적 예제와 위상 최적설계문제를 통해 기존의 쌍대기법 알고리즘인 MMA 와의 비교로 그 성능을 입증하였다.
This paper presents a novel design approach that could generate structural design alternatives having different topologies and then, select the optimum structure from them with simulataneously determining its optimum design variables related to geometry and the member size subjected to the multiple objective design environments. For this purpose, a specialized genetic algorithm, called StrGA_DeAl + MOGA, which can handle the design alternatives and multi-criteria problems very effectively, is developed for the optimal structural design. To validate the developed method, method, plain truss design problems are considered as illustrative example. To begin with, some possible topological of the truss structure are suggested based on the stability criterion that should be satisfied under the given loading condition. Then, with the consideration of the given multi-criteria, several different topology forms are selected as design alternatives for the second step of the conceptual design process. Based on the chosen topolgy of truss structures, the sizing or shaping optimization process starts to determine the optimum design parameters. Ten-bar truss problems are given in the paper to confirm the above concept and methodology.
By presetting various reinforcement diameters in topology optimization with the discrete model finite element analysis, an algorithm of bidirectional evolutionary structural optimization of multi-level reinforcement diameter is presented to obtain the optimal reinforcement topologies which describe the degree of stress of different parts. The results of a comparative study on different reinforcement feasible domain demonstrate that the more angle types of reinforcement are arranged in the initial domain, the higher utilization rate of reinforcement of the optimal topology becomes. According to the nonlinear finite element analysis of some deep beam examples, the ones designed with the optimization results have a certain advantage in ultimate bearing capacity, although their failure modes are greatly affected by the reinforcement feasible domain. Furthermore, the bearing capacity can be improved when constructional reinforcements are added in the subsequent design. However the adding would change the relative magnitude of the bearing capacity between the normal and inclined section, or the relative magnitude between the flexural and shear capacity within the inclined section, which affects the failure modes of components. Meanwhile, the adding would reduce the deformation capacity of the components as well. It is suggested that the inclined reinforcement and the constructional reinforcement should be added properly to ensure a desired ductile failure mode for components.
구조물에 있어서 위상학적 최적화 문제는 최적화를 구하는 과정에서 구조체가 변화함으로 인한 어려움 때문에 최적화 분야에서 가장 어려운 문제로 간주되어 왔다. 종래의 방법으로는 일반적으로 구조요소 사이즈가 영으로 접근할 때 강성 매트릭스의 singularity를 발생시킴으로써 최적의 해를 얻지 못하고 도중에 계산이 종료되어 버린다. 본 연구에 있어서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 비선형 프로그래밍 formulation을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 formulation의 주된 특성은 요소 사이즈가 영이 되는 것을 허용한다. 평형방정식을 등제약조건으로 간주함으로써 강성 매트릭스의 singularity를 피할 수 있다. 이 formulation을 하중을 받는 구조물에 있어서 응력과 변위의 제약조건하에서 중량을 최소화할때의 유한요소의 두께를 구하는 디자인 문제에 적용하여, 이 formulation이 위상학적 최적화에 있어서의 효과를 입증하였다.
본 연구에서는 3D 프린팅 FDM 방식의 적층 방향에 따라 기계적 물성이 달라지는 이방성 특성을 확인하고 이를 이용하여 위상 최적설계를 수행하였다. 벤치마크 문제인 자동차 현가장치 부품 중 하나인 로어 컨트롤 암에 대하여 밀도법 기반 위상 최적설계를 수행하였으며, 외부 하중과 이방성 특성에 따라 위상 최적결과가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 최적화된 모델에 대하여 3D 프린터로 적층 방향을 달리하여 2가지 시험품을 제작하였으며 인장시험을 수행하였다. 시험시 3D 비접촉 변형률 측정기를 이용하여 변형률을 구하였으며 이를 CAE 응답해석으로 얻은 변형률과 비교한 결과가 정량 및 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 3D 프린팅 적층 방향을 고려한 위상 최적모델의 인장 실험 결과를 통해 해당 최적설계 방법론의 유효성을 검증하였다.
본 연구에서는 구조체의 위상학적 최적화를 위한 비선형 formulation(NLP)가 개발, 검토되었다. 이 NLP는 multiple-loading하에서 임의의 오브젝티브 함수, 응력, 변위 제약조건들을 쉽게 다룰 수가 있다. 또한 이 NLP는 해석과 최적화 디자인을 동시에 실시함으로써 요소 사이즈가 영으로 접근함에 따른 강성 매트릭스의 singularity를 피할 수 있다. 즉, 평형 방정식을 등제약조건으로 치환함으로써 강성 매트릭스 그 자체나 그의 역매트릭스를 구할 필요도 없어진다. 이 NLP는 multiple-loading conditon하에서 테스트되었으며, 이를 통해 이 NLP가 다양한 제약조건하에서 강력하게 작용함이 입증되었다.
When one opens the door of a microwave oven during operation, microwave might leak through the clearance of the door. Present research has been motivated by the need to reduce the possible clearance by enhancing torsional stiffness of the door of the microwave oven. Static deformation of the door frame of the oven is analyzed under a door-opening force. On the basis of the topological optimization, the right flange of the door frame is shown to need reinforcing. Several types of reinforcing brackets weldable to the right flange is proposed, and their effects to the stiffness of the door frame are compared and evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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