본 연구에서는 효율적인 형상최적화를 위해 다단계 분할기법으로 트러스 구조물의 형상 최적화를 시도하였다. 1단계에서는 단면적을 설계변수로 하여 중량, 또는 체적을 목적함수로 하고 다하중 재하조건 하의 거동제약조건과 부가적인 제약조건을 고려하여 비선형 최적화 문제를 형성한다. 이 비선형 계획문제를 축차 선형계획 문제로 변환하여 개선된 허용방향법으로 최적화하였다. 이때 필요한 도함수는 다른 연구와 달리 효율적이라고 알려진 거동공간법으로 구하였고, 최적화 과정 중 이를 이용하여 부재력를 근사화 함으로써 계산의 효율성을 높였다. 2단계에서는 형상 설계변수만을 고려한 무제약 최적화 문제로 형성한 후 일방향 탐사기법을 적용하여 형상을 최적화하였다. 이와 같이 구성된 본 연구의 알고리즘을 몇 가지 트러스 구조물에 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 효율성 및 타당성을 증명하였다.
항만 운영은 크게 게이트부문, 야드 부문, 선석 부문으로 구분되며, 이들 부문에 대한 운영전략과 효율적인 자원할당이 항만의 생산성향상에 중요한 역할을 한다. 특히, 선석 부문에서의 자원할당 계획은 선석 계획으로서 선박의 작업시간과 직결되기 때문에 최적화를 필요로 한다. 선석 계획은 독립적인 자원할당이 아니라 야드 부문의 장치 공간 할당과 상호 관련성을 가지고 있다. 따라서 기존 연구들이 선석 계획에 대해 독립적인 자원할당을 연구한 것과 달리 야드의 장치 공간 할당과 상호 관련성에 중점을 두고 선석 계획의 최적화 모듈을 설계하였다. 선석 계획 최적화 모듈의 설계는 수리적 기법으로 표현된 기존의 제약조건에 야드의 장치공간 할당과 관련된 제약조건을 제안하여, 해를 탐색하고, 찾은 해를 최적화하는데, 타부탐색을 사용하여 선석 계획 최적화 모듈을 설계하였다. 그리고 선석 계획 최적화 모듈의 성능 실험에서는 야드의 장치공간 할당계획을 적용한 선석 계획이 그렇지 않은 경우에 비해 작업시간이 단축됨을 알 수 있었다.
본 연구는 변위제약조건을 고려한 강구조물의 최적화를 위하여 효율적인 쌍대알고리즘을 제시한다. 쌍대법은 최적화 문제를 하나의 간단한 대수학적인 형태를 가지는 근사화된 양함수형태의 부문제로 대치할 수 있고, 이때 각 부문제는 볼록면을 가지며 분리 가능한 형태이기 때문에 쌍대알고리즘을 적용함으로써 효과적으로 풀려질 수 있다는 개념에 근거한다. 특히, 본 연구는 양함수형태의 변위제약조건식을 설정하기 위해 가상일의 원리를 적용하고자하며 아울러 쌍대알고리즘내에 단면특성관계를 나타내는 선형회귀식을 추가하여 설계변수의 수를 감소시켜 주고자 한다. 또한 부재선정을 위해 상용화된 표준 철골 단면을 검토함으로써 이산형 최적화문제도 고려한다. 이러한 연구 결과는 기존의 해석기법인 최적정기준법과 비교검토된다.
본 논문은 선박을 이용한 화물의 운송에 있어서 선박과 화물의 중개 최적화에 대하여 기술한다. 중개를 위한 시간 제약, 중량 제한, 선호도 등 여러 기준들을 정의하여 정형화하고 이를 이용하여 최적화 문제 모형을 수립하였다는 것이 연구의 주요 핵심이고, 실험을 통하여 문제의 복잡도와 최적해 탐색 비용의 적정한 한계치를 파악하였을 뿐 아니라 그 과정으로서 성능평가 방법을 제시한 점도 중요한 연구 결과라고 하겠다. 제시된 최적 중개 방안은 화물과 선박의 시간적 제약 조건과 선박의 중량 제약 조건을 이용하여 화물의 선박에 대한 선호도와 선박의 화물에 대한 선호도를 유도하고, 최적화 문제의 목적 함수에서 이틀 선호도를 이진 결정변수의 계수로 활용하여 제약 조건을 만족함과 동시에 전체적인 선호도 값의 합이 큰 선박과 화물의 쌍이 중개하도록 하였다. Davis-Putnam 기반의 최적화 프로그램을 이용한 실험에서 결정변수의 개수가 90 여개 이하의 문제 크기에 대하여 적정한 시간 내에 최적해를 구하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 트러스구조와 아치구조의 부재단면적 및 기하형상을 동시에 최적화하는 효율적인 근사화 방법을 제안하고자 한다. 설계과정 중, 트러스구조에 대해서는 응력제약조건 및 좌굴응력제약조건을 만족하도록 하고, 아치구조에 대해서는 조합응력 제약조건을 만족하도록 하였다. 최적화에 필요한 구조해석의 수를 줄이기 위해 Force Approximation Method를 사용하였다. 초기치에 대한 유한요소해석이 수행된 다음 설계변수인 부재단면적과 절점좌표들에 대한 부재단면력들의 경사를 계산하였고, 그 경사정보를 이용 부재단면력들의 1차 Taylor급수 전개에 근거를 둔 근사구조 해석을 형성하였다. 이동한계법을 적용하였으며, 근사구조해석으로 부터 얻어진 정보에 의해 구조물의 체적을 최소화 하였다. 형상최적화를 위한 제안된 본 방법의 효율성과 신뢰성을 보이기 위해 수치예를 들어 다른 방법들에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과 구조해석의 수를 크게 감소시킬 수 있었으며, 구조물 형상최적화에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 알게 되었다.
본 학술기사의 목적은 구조설계를 위한 강력하고도 유용한 도구로서의 최적화기법을 소개하는 것이고 현재의 기술현황을 보여주는 것이다. 최적화의 발전은 유한요소법과 컴퓨터기법 그리고 최적화알고리즘 및 소프트웨어의 동시적인 발전으로부터 이루어진다. 이렇게 됨으로써 사용자가 꼭 최적화 이론가가 될 필요성은 없어질 것이고 모든 공학자는 설계의 질과 생산성을 증진시키기 위해 최적화를 훌륭한 설계기술로서 이용할 수가 있게 될 것이다. 최적화를 위한 두가지 접근방안이 제안되었다. 하나는 최적화 과정중 직접적으로 사용되는 민감도 정보를 제공하기 위해 유한요소해석 프로그램을 수정하는 것이고, 다른 하나는 설계변수와 구조응답들로 구성된 목적함수, 제약조건으로된 최적화문제에 최적화기법을 연결하는 것이다. 가장 좋은 방법은 이 두 접근방법의 조합된 방법인 것 같지만 서로 모순된 것 같기 때문에 분명하지가 않다. 따라서 이 부분은 앞으로 주목을 받을 충분한 가치가 있는 내용이 될 것이다. 원료 부족에 대한 인식의 증대와 부존에너지자원의 빠른 고갈은 경량이면서 효율적이고 경제적인 구조물에 대한 욕구를 증폭시켰다. 따라서 오늘날의 유용하고, 거대한 계산능력을 고려한다면, 최적화기법을 사용하고자 하는 동기는 충분한 것이고 숙련된 공학설계자들에 의해 응용됨으로써 최적화는 경쟁적인 우위를 제공하는 강력한 도구가 될 수 있을 것이다.
철근 콘크리트 뼈대구조는 설계변수가 많고, 목적함수의 제약조건이 복잡하여 주로 반복적인 재해석에 의하여 최적해에 접근하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 다단계분할(multilevel decomposition)에 의하여 최적화 문제를 형성하여 재해석과정을 줄이고 효과적으로 설계변수를 취할 수 있도록 하였다. 최적화의 단계는 첫째 단계에서 비선형거동에 의한 재분배모멘트의 설계공간을 계산하여 설계모멘트에 대한 제약조건식을 형성하고, 둘째 단계에서는 재분배 모멘트를 최적화하였으며, 셋째 단계에서는 설계단면을 최적화하였다. 이때 재분배 모멘트의 최적화에 따른 첫째 단계의 모멘트의 설계공간의 변화는 부재력 변화량 추정(force approximation technique)에 의하여 수정하도록 하며, 변수를 단계별로 줄여 수렴을 가속화시킬 수 있도록 하였다. 최적화 문제의 목적함수로는 경비함수를 취하였으며 영국 CP110의 한계상태설계법을 이용하여 부재의 응력제약조건식을 유도하고, 설계예를 통하여 본 연구의 타당성과 효율성을 구명하였다.
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.
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.
지하수 인공함양은 수자원확보 및 비상시 용수를 목적으로 세계적으로 연구 및 프로젝트가 진행되고 있다. 인공함양의 방법에는 여러 가지의 방식이 있지만 본 연구는 관정을 통해 주입하는 ASTR(Aquifer Storage Transfer and Recovery)방법을 이용하여 연구하였다. ASTR이란 지표수를 인공적인 방법으로 대수층에 주입시키고, 일정기간 저장시키거나 유하시킨 후 양수하는 방법이다. 염수로 포화된 피압대수층에 담수를 주입하여 염수를 치환할 수 있는 주입-양수 시스템을 연구하였다. 염수로 포화된 대수층에서 인공함양기술을 성공시키기 위해서는 양수정으로 유입되는 염수비율이 0%을 만족하며, 주입으로 인한 수위상승량은 지반변형을 일으키지 않는 최소한의 값을 가지는 것이다. 본 연구는 앞서 언급한 인공함양기술을 성공시키기 위해 지하수 흐름모델과 최적화 모델을 결합한 최적전산모델을 이용하여 모의하였다. 지하수 흐름모델은 경계면모델을, 최적화 기법은 GA(Genetic Algorithm)을 이용하였다. 구축된 목적함수로는 양수정의 담수비율 최대화, 주입정에서의 수위상승량 최소화 그리고 양수개시시간 최소화로 구성하였다. 제약조건으로는 총 주입량 및 양수량 그리고 주입 및 양수정 개수이다. 서술한 목적함수와 제약조건을 만족하는 주입/양수정의 위치 및 유량을 최적전산모델로부터 얻을 수 있다. 기존 지하수 인공함양 및 개발은 사례별 연구 또는 전문가의 주관적 판단에 의존하는 경향이 있었다. 본 연구는 최적화 기법을 통해 복수의 관정에서 정량적인 산정이 가능하다. 현재 모델링에 의존한 연구로써 한계가 있지만, 추후 실제현장에 적용하여 모델 검정을 통해 신뢰도를 높이며 지하수 인공함양 개발에 많은 공헌을 할 수 있을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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