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.
Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the, we proposed a two-level condensation scheme(TLCS) for the construction of a reduced system. In first step, the of candidate elements by energy estimation, Rayleigh quotient, through Ritz vector calculation, and next, the primary degrees of freedom is selected by sequential elimination from the degrees of freedom connected the candidate elements in the first step. In the present study, we propose TLCS combined with iterative improved reduced system(IIRS) to increase accuracy of higher modes intermediate range. Also, it possible to control the accuracy of the eigenvalues and eigenmodes of the reduced system. 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.
In large-scale problem, a huge size of computational resources is needed for a reliable solution which represents the detailed description of dynamic behavior. Recently, eigenvalue reduction schemes have been considered as important technique to resolve computational resource problems. In addition, the efforts to advance an efficiency of reduction scheme leads to the development of the multi-level system condensation (MLSC) which is initially based on the two-level condensation scheme (TLCS). This scheme was proposed for approximating the lower eigenmodes which represent the global behavior of the structures through the element-level energy estimation. The MLSC combines the multi-level sub-structuring scheme with the previous TLCS for enhancement of efficiency which is related to computer memory and computing time. The present study focuses on the implementation of the MLSC on the direct time response analysis and the frequency response analysis of structural dynamic problems. For the transient time response analysis, the MLSC is combined with the Newmark's time integration scheme. Numerical examples demonstrate the efficiency of the proposed method.
The systematic method to construct equivalent static load from the given dynamic load is proposed in the present study. Previously reported works to construct equivalent static load were based on ad hoc methods. They may results in unreliable structural design. The present study proposes a selection scheme of degrees of freedom(d.o.f) for imposing the equivalent static loads. The d.o.fs are selected by Two-level condensation scheme(TLCS). TLCS consists of two two-steps. The first step is the energy estimation in element-level and the second step consists of the traditional sequential elimination precudure. Through several numerical examples, the efficiency and reliability of proposed scheme is verified.
위상 최적화 문제는 다양한 밀도 분포를 가지는 설계영역에서 목적함수와 요소단위의 설계 민감도의 반복적인 계산을 요구한다. 최근 제안된 2단계 축소기법은 축소 시스템을 구축하는데 매우 효과적이며 고유치 문제와 동적 문제의 해석에 정확도와 효율성을 동시에 제공한다. 본 논문에서는 구조 위상 최적화 문제에서 해석 부분과 민감도 계산 부분에 2단계 동적 축소기법을 사용한다. 축소시스템에 대한 위상 최적화 결과는 축소되지 않은 전체 시스템에 대한 최적화 결과와 비교하여도 공학적으로 요구되는 정확도 범위 내에서 2단계 축소기법이 높은 정확도와 계산 효율을 보장하는 것을 보여준다.
축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
A number of approximate techniques have been developed to calculate the eigenvalues in a reduced manner. These schemes approximate the lower eigenvalues that represent the global behavior of the structures. In general, sequential elimination has been widely used with reliability. But it takes excessively large amount of time to construct a reduced system. The present study proposes two-level condensation scheme(TLCS). In the first step, the candidate elements are selected by element-level energy estimation. In the second step, master degrees of freedom are selected by sequential elimination from the candidate degrees of freedom linked to the selected elements in the first step. Numerical examples demonstrate that the proposed method saves computational cost effectively and provides a reduced system which predicts the accurate eigenvalues of global system.
잘 구축된 축소시스템은 동하중을 받는 구조물의 거동을 정확하게 계산할 수 있으며, 유한요소 기반 동적해석에서 문제가 될 수 있는 계산시간과 전산자원의 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 축소모델 기반 동적해석 알고리즘을 개발하였고, 동적 축소모델의 구축을 위한 주자유도 선정방법을 제안하였다. 이 과정에서 기존 연구에서 신뢰성이 검증된 2단계 축소기법을 사용하여 중요 자유도를 선정하고, IRS 방법에 의해 최종 축소모델을 구축하였다. 이를 임의의 동하중을 받는 수치예제에 적용하고 전체시스템의 동적해석 결과와 비교하여 제안 방법의 신뢰성을 검증하였다.
구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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