This paper considers a simultaneous optimization problem of structure and control systems. The problem is generally formulated as a non-convex optimization problem for the design parameters of mechanical structure and controller. Therefore, it is not easy to obtain the global solutions for practical problems. In this paper, we parameterize all design parameters of the mechanical structure such that the parameters work in the control system as decentralized static output feedback gains. Using this parameterization, we have formulated a simultaneous optimization problem in which the design specification is defined by the Η$_2$and Η$\_$$\infty$/ norms of the closed loop transfer function. So as to lead to a convex problem we approximate the nonlinear terms of design parameters to the linear terms. Then, we propose a convex optimization method that is based on linear matrix inequality (LMI). Using this method, we can surely obtain suboptimal solution for the design specification. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.
이동하는 베이스 노드를 가진 무선 센서 네트워크(WSN)에서 실시간 침입탐지를 위해서는 침입을 탐지한 센서로부터 베이스 노드까지의 정보 전달이 짧은 라우팅 경로를 통해 이루어져야 한다. 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 작은 홉 수를 보장하고 있어서 실시간 침입탐지에 적합함이 알려져 있다. 하지만 주어진 네트워크로부터 최소 Wiener 수 신장트리를 찾는 문제는 NP-hard이고 특정 노드에 대한 의존성이 커서 최소 신장 트리 기반 라우팅 방법에 비해 짧은 네트워크 수명을 갖는 단점이 있다. 본 논문은 실시간 침입탐지를 위해 최소 Wiener수 신장트리를 개선해 작은 홉 수와 긴 네트워크의 수명을 동시에 보장하는 라우팅 트리를 찾는 다목적 개미 군집 최적화 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 라우팅 트리의 성능을 패킷의 평균 전송 홉 수 및 네트워크 전력 소모, 네트워크의 수명 측면에서 최소 신장트리기반 라우팅 방법 및 최소 Wiener수 신장트리기반 라우팅 방법과 비교한다.
본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용하여 다양한 신재생에너지 자원 기반 통합 에너지 공급 시스템을 설계 및 평가 한다. 본 연구에서는 에너지 공급 시스템의 주요 구성요소로써 태양광 모듈, 풍력터빈 및 화석연료 기반 발전장치 등 에너지 생산 기술을 비롯하여 배터리와 인버터 등의 전력 에너지 저장 및 변환 장치 등도 포함한다. 특히, 6개의 한국 대표 지역을 선별하여 각 지역의 에너지 요구량 및 실제 신재생 에너지 자원 데이터를 기반으로 최적의 독립 통합 에너지 공급 시스템을 설계하였으며, 총 소요비용, 단위에너지비용 및 생애주기 이산화탄소 배출 분석 등, 다양한 지표를 이용하여 시스템의 경제성 및 환경성을 분석한다. 특히 다목적최적화 기법을 이용하여 최소 비용과 최소 이산화탄소 배출 등 두 목적함수를 동시에 만족하는 파레토 솔루션을 규명함으로써 신재생 자원 기반 독립 에너지 공급 시스템 설계의 가능성 및 효과를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 신재생에너지 자원이 좋은 지역일수록 시스템 구축 비용 증가에 따른 이산화탄소 절감 효과가 높은 것으로 나타났다. 또한, 신재생에너지 자원 기반 에너지 공급 시스템의 전력 단가는 현재 기존 단가보다 평균 0.35~0.46 $/kWh높게 나타났으며, 이산화탄소 배출량의 경우 기존 배출량보다 470~490 g$CO_2$/kWh정도의 저감효과를 보임을 분석하였다.
인접 구조물의 지진응답 제어를 위한 비선형 감쇠시스템의 최적 설계 방법에 관하여 연구하였다. 최적 설계를 위한 목적 함수로는 구조물의 응답과 감쇠기의 총 사용량을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 합리적인 수준에서 동시에 최소화하는 해를 구하기 위하여 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화 방법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도, 비선형 이력감쇠기로 연결된 구조물의 지진응답을 효율적으로 평가하기 위하여 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 20층과 10층의 인접 빌딩을 고려하였으며, 두 빌딩을 연결하는 비선형 감쇠시스템으로는 입력전압의 크기에 따라 변화하는 감쇠성능을 보이는 MR 감쇠기를 도입하였다. 제시하는 방법을 통하여 MR 감쇠기의 각 층별 최적 개수 및 감쇠용량을 결정할 수 있었으며, 이는 일반적인 균등분포 시스템에 비해 유사한 제어성능을 보이면서도 훨씬 경제적이었다. 또한, 인접구조물간 충돌에 대하여도 확률적으로 안정적인 거동을 보임을 검증하였으며, 제시하는 방법이 준능동 제어시스템의 최적 배치를 결정하기 위한 설계문제에도 적용할 수 있음을 보였다.
Reliability-based topology optimization (RBTO) is to get an optimal topology satisfying uncertainties of design variables. In this study, reliability-based topology optimization method is applied to the inner reinforcement of vehicle's hood based on BESO. A multi-objective topology optimization technique was implemented to obtain optimal topology of the inner reinforcement of the hood. considering the static stiffness of bending and torsion as well as natural frequency. Performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. To evaluate the obtained optimal topology by RBTO, it is compared with that of DTO of the inner reinforcement of the hood. It is found that the more suitable topology is obtained through RBTO than DTO even though the final volume of RBTO is a little bit larger than that of DTO. From the result, multiobjective optimization technique based on the BESO can be applied very effectively in topology optimization for vehicle's hood reinforcement considering the static stiffness of bending and torsion as well as natural frequency.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.
In this paper, we suggest a new multiobjective optimization algorithm which is based on the simulated annealing(SA) method. The proposed algorithm uses population-based simulated annealing and adapts elitism in the process of selection.
In conventional model updating using single-objective optimization techniques, imcompatible physical data are compared with each other using weighting factors. There are no general rules fur selecting the weighting factors since they are not directly related with the dynamic behavior of an updated model. So one of the most difficult tasks, in mr)del updating study, is 'balancing among the correlations', i.e. 'trade-off'. (omitted)
필자는 동적계획법의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위하여 새로이 다중동적계획법을 개발하여 그 이론적 장점을 증명하고 이 기법을 한강계 수자원의 최적 다목적 이용 문제에 적용한 결과 그 효용성이 입증되었으므로 아래에 이 다중동적계획법의 원리에 대하여 소개코자 한다. 그런데 다중동적계획법을 종전의 동적계획법의 원리에 바탕을 두고 있으며 또 다중동적계획의 제1과정은 동적계획법과 완전히 일치하므로 우선 동적계획법이 기본원리에 대하여 약술한 다음 다중동적계획법에 대하여 기술하기로 한다.
해안구조물의 설계는 안정성과 경제성을 위주로 하던 1세대적 관점에서 친수성 개념을 도입한 2세대적 관점으로 발전되었고, 최근 여기에 생태계 제어를 포함시키는 3세대적 설계관으로의 발상 전환이 요구되고 있다. 즉, 해안의 보호와 친수성 공간 제공뿐 아니라 자원조성 효과에 의해 연안역의 부가가치를 높히는 다목적, 다기능 연안역 개발 구상이 필요하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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