Application of linearization method for large-scale structure optimizations

구조물 최적화를 위한 선형화 기법

The linerization method as one of the recursive quadratic programming method is applied for the optimal design of a large-scale structure supported by Pshenichny's proof of global convergence of the algorithm and convergence rate estimates. The linearization method transforms all constants of the design problem into an equivalent linearized constraint and employs the active-set strategy. This results in substantial computational savings by reducing the number of sate and adjoint to be solved at every design iteration. The illustrative example of plates with beams supported by columns is the typical one of a large-scale structure to give successful optimum solutions with satisfactory convergence criteria. Hopefully, the method may be applicable to all classes of optimization problems.

반복 비선형 계획법의 하나인 선형화 기법을 절대수렴의 전제아래 합성 구조물의 최적 설계에 응용한다. 선형화 기법은 설계문제의 제약조건을 선형화된 등가 제약조건으로 변형시키며 active-set 정책을 구사한다. 결과, 매 설계단계에서 풀어야 할 상태 및 수반 방정식의 수를 줄임으로써 실질적인 계산의 절감을 기한다. 기둥으로 받쳐진 판-보 구조물은 최적화 기법의 능력을 시험키 위한 합성구조물의 좋은 예로서, 설계결과 선형화 기법은 만족할만한 수렴치로써 최적해를 산출함을 알 수 있고 나아가 이 방법은 모든 종류의 최적화 문제에 적용될 수 있을 것으로 보인다.