1960년대 중반 전산기를 이용한 선체 구조설계가 최초로 시도된 후 국내에서도 1980년부터 중앙단면 최적설계에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 선급규정에 의한 선체 중앙단면 최적설계를 할 경우, 야기되는 문제로서는 부재 치수, 부재 개수와 같은 이산변수를 다루어야 하는 어려움이 있어, 이러한 문제를 해결하고자 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등의 새로운 최적화 기법의 개발에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 선체 구조설계 문제에 효율적인 최적화 방법을 개발함에 있어, 홉필드 네트워크 모델과 시뮬레이티드 어닐링을 결함하여 Neuro-Optimizer를 개발하고, 이를 토대로 구조공학 문제의 하나인 간단한 트러스 구조물의 최적설계와 선체의 중앙단면 최적설계에 적용하여, 새로운 최적화 기법으로서 가능성이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 구조 응답의 불확실성을 고려하여 신뢰성해석을 수행한 후 구조물의 최적설계를 수행하기 위한 프로그램 기법을 제안하고자 한다. 신뢰성해석을 위해 AFOSM법을 이용하였으며, 해석에 의한 파괴확률과 신뢰도 지수값을 제약조건으로 이용하여 최적설계를 수행하였다. 최적설계방법으로는 최적정기법으로 가장 강력한 SQP법을 사용하였다. 제약조건과 불확실량 고려 유 무에 따른 해석결과 본 연구에서 대상으로 한 트러스의 경우 불확실량을 고려한 경우 최소중량이 20.92%, 평면골조의 경우 평균 8.08% 증가하였다.
자동차 경량화를 지향하는 초경량차체 기술 중에서 합체박판기술을 이용한 수 있는 일련의 최적설계 기법을 제안하고 기존의 자동차 도어 내판에 적용하여 경량화를 수행하였다. 먼저, 내판에 부착되는 보강재를 제거한 후 취약해진 강성을 보강하기 위한 파트 선정을 위해 위상 최적설계를 수행하여 대략적인 파트 분포를 결정하였다. 그 다음 상세설계 단계로서 각 파트의 두께는 치수 최적설계를 이용하여 정하고, 형상 최적설계로 최종 용접선을 결정하였다. 이러한 일련의 최적화를 위해 상용 소프트웨어인 GENESIS가 사용되었다.
다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.
이 논문에서는 진동형상의 민감도로 유도한 피셔정보행렬(Fisher Information Matrix)를 이용하는 가속도계의 최적위치 결정 기법 MS-EIDV(modal sensitivity-effective independence distribution vector)을 제안하고, 이를 사용하여 구조물의 동적 거동을 잘 반영하여 가속도계의 최적위치를 결정할 수 있는 합리적인 기준을 제시한다. 실험을 위한 가속도계의 최적위치는 구조물의 변수가 기지값이어야 결정되지만 구조물의 변수값은 실험결과를 사용한 SI(system identification)기법과 같은 역해석을 통해 구해지기 때문에, 본 논문에서는 구조변수의 오차를 감안하여 미지의 구조물의 현 상태를 통계적으로 반영하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법들의 검증을 위해 주파수영역 SI기법을 적용하였으며, 구조변수 추정 결과를 통해 현장에서 계측하고자하는 진동형상의 수에 따른 최소 필요 가속도계의 개수를 제시하였다. 수치예제에서는 진동형상만을 이용한 최적위치 결정법인 EIDV기법과 제안된 MS-EIDV기법에 의해 추정된 구조 변수 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 중력하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 지상 8층, 지하 3층의 RC(Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 줄이기 위해 중량을 감소시키는 구조 최적설계를 수행한다. 이를 위해 설계요구사항을 바탕으로 부재의 부피를 최소화하는 설계변수값을 찾기 위한 설계문제를 정식화한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO(Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법(Design of Experiments; DOE)을 이용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 건축분야 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델의 예측성능을 평가한다. 예측성능이 검증된 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 설계조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화하는 최적 설계변수값을 도출함으로서 본 논문에서 제안된 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
본 논문은 등가정하중을 이용하여 제어시스템을 포함한 구조물의 설계를 위한 최적화 방법을 제안한다. 지난 연구는 구조물과 제어시스템 최적설계를 독립적으로 분리하여 수행하였고, 구조물과 제어시스템을 동시에 최적화하여도 제어시스템의 제어변수는 정상상태에서만 최적화하여 성능을 향상시켰다. 하지만 제어변수는 모든 시간영역에서 최적화해야 한다. 즉, 제어시스템의 해석은 과도상태에서 수행해야 한다. 본 연구에서는 새로운 등가정하중을 이용하여 제어변수를 포함하는 제어시스템 구조물의 최적설계를 위한 방법을 제시하였다. 등가정하중은 동적하중이 구조물에 작용할 때 발생하는 임의 시간에서의 변위장과 동일한 변위장을 만들어내는 정하중을 의미한다. 이렇게 계산된 등가정하중을 이용하여 설계영역에서 선형정적응답 최적설계를 진행한다. 몇 가지 예제를 통해 새로운 등가정하중을 적용한 동적응답 최적설계방법의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 수직하중, 풍하중 및 지진하중에 의해 발생하는 변위 관련 구속조건을 만족하면서 RC(Reinforced Concrete) 빌딩 구조의 부피를 최소화하기 위한 설계문제를 정식화하였다. 구조해석 절차 자동화의 어려움으로 인해 실험 계획법과 근사화기법, 최적화기법을 이용한 근사모델기반 최적설계를 수행하였다. 특히, 만족할 만한 설계 결과를 얻을 때까지 설계변수의 범위와 구속조건의 허용값을 조정하는 단계적 최적설계 방법을 제안하였다. 제안된 단계적 최적설계 방법을 통해 주어진 구속조건을 모두 만족하면서 RC 빌딩 구조의 부피를 초기 설계 대비 53.3% 감소시키는 결과를 얻음으로 써 본 논문에서 보인 단계적 최적설계 방법의 타당성을 보였다.
5MW급 풍력발전용 기어박스의 효율적인 구조해석과 근사모델을 생성하여 경량화를 위한 형상 최적설계를 수행하였다. 풍력발전용 기어박스의 구조는 기어 트레인, 축, 베어링, 하우징과 같이 복잡한 구성요소로 이루어져 있어 구조해석에 많은 요소 수를 요구하고 있다. 본 연구에서는 헬리컬 기어의 치강성 계수를 고려한 효과적인 기어박스의 구조해석 모델을 생성하였다. 치강성 계수를 사용한 유성 기어열은 상대적으로 적은 요소 수와 해석시간으로도 전체 기어박스 시스템의 구조해석과 형상 최적화를 가능케 한다. 치강성을 이용한 단순화된 해석모델과 근사모델을 적용하여 하우징 무게에 영향이 큰 부위의 두께를 설계변수로 설정하여 케이스 최적설계안을 도출하였으며, 최적설계를 위해 사용된 근사모델의 신뢰성과 최적 기어박스 하우징 형상의 수치해석을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 유전자 알고리즘을 대신하여 병렬 마이크로 유전자 알고리즘을 사용한 복합재료 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 마이크로 유전자 알고리즘은 한 세대 당 보통 5개의 개체로 해를 탐색한다 비록 세대를 구성하는 인구수는 적지만 공칭수렴 판단과 재초기화 과정을 통해 다양성을 제공하기 때문에 최적해 탐색이 가능하다. 2가지의 복합재 구조물의 최적화 문제를 가정하고 이를 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 효율성 판단을 위해서 기존의 유전자 알고리즘과 결과를 비교하였다. 두 문제 모두 마이크로 유전자 알고리즘이 비슷한 결과를 도출하면서도 약 70%의 계산량 감소를 보였다. 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 일정 범위 내에서 변하는 하중을 받고 있는 복합재 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 계산 결과 고정된 하중상태 하에서 얻은 최적해보다 하중 변화에 덜 민감한 설계변수를 얻을 수 있었다. 이상의 문제를 통해 다양한 설계변수를 갖는 복합재 적층 구조물의 최적설계의 한 방법으로서 마이크로 유전자 알고리즘이 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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