• 기계저널
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• 제23권2호
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• pp.126-132
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• 1983

지난번 강좌에서는 최적설계에서는 최적설계(optimal design)에 대한 일반적인 소개 및 표준적인 수식화에 대해 논의하였으며, 본 강좌에서는 최적화 문제의 필요조건을 이용하여 구할 수 있는 간단한 예제를 소개하고 필요조건에 대한 성질을 좀더 소개하려 한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.408-411
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• 2009

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석 방법을 사용하여 응력 제한 조건이 있는 형상 최적설계 문제를 다룬다. 아이소-지오메트릭 해석 방법은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 일치하여 기하학적으로 정확하기 때문에 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서 강점이 있다. 많은 최적화 문제에서 최대 강성을 확보하는 방향으로 최적화가 진행되고 있는데 이때 응력 조건을 고려하지 않는 경우가 대부분이다. 응력 제한조건이 있는 구조물에서 아이소-지오메트릭 형상 최적설계를 적용시켜 봄으로써 그 효용성을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1996년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.190-201
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• 1996

설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.

• 한국자기학회지
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• 제8권3호
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• pp.169-177
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• 1998

실세계의 문제인 전기자동차용 유도전동기의 효율 최대 설계 문제의 경우 실질적으로 효율의 크기가 거의 같은 여러개의 설계점이 존재한다. 그러나, 이러한 설계점들이 역률, 온도상승 등과 같은 다른 특성비 재료비, 제작의 용이성 등의 제작적인 면에서는 차이가 날수 잇다. 그러므로, 최적화 루틴은 설계자에게 여러 개의 최적해 후보들을 제시하고 설계자는 그 중에서 전동기의 기타 특성과 설계자의 직과등을 사용하여 최적점을 선정하는 것이 선정하는 것이 바람직하다. 본 논문에서 이러한 최적화 문제에 적용하기 위하여 새로운 Niching 유전 알고리즘과 최적해 후보들 중에서 최적점을 선정하기 위한 평가합수 기법을 제시한다.

• 전산구조공학
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• 제7권3호
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• pp.4-15
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• 1994

현재 구조최적화는 아직도 실무설계에서 제 위상을 찾지 못하고 있다. 그 원인은 주로 지금까지의 대부분의 연구가 알고리즘 위주로, 교과서적 예제위주로 치달았기 때문이며 따라서 오늘날과 같은 고도의 전산화시대에도 실무설계자들에게 외면당하고 있는 실정이다. 앞으로 구조최적화 분야의 전문가들이 실무설계문제 응용위주의 연구개발에 주력함으로써 이러한 문제는 쉽게 극복될 것이며, 실무설계자들도 최적설계가 무엇인지 제대로 알지도 못하면서 외면만 하고 매도만 할 것이 아니라, 오늘날 멀티미디어 초고성능 PC시대에 막대한 정보 및 자료의 처리능력을 갖춘 CD롬과 고성능 통신기능, 고도의 음성, 문자, 영상인식 Input Media, 그리고 윈도우, 펜티엄 같은 현재의 OS와 OS/2, 시카고 같은 차세대 OS체계 하에서 고도의 CAD/CAD Expert 시스템이 실용화 되려면 최적설계는 재래적인 설게방법을 대치하는 시스템 내의 핵심설계코드가 되지 않을 수 없다는 점을 인식해야 할 것이다. 어차피 가까운 장래에 현재의 이론과 응용사이의 lAG와 실무설계자들의 오해가 해소되는 날이 오면 최적설계는 지금의 MPC시대는 물론 인공지능형, 사고형 차세대 컴퓨터 시대에 적합한 현대적인 구조설계법이 될 것임을 확신하는 바이다.

• 오토저널
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• 제17권2호
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• pp.24-34
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• 1995

여기서는 최근의 자동차 금형의 최적설계 기술개발을 위한 국내의 연구동향을 중심으로 살펴보고 실제 CAE 기술의 적용 예를 소개하고자 한다. 1. 금형설계에서의 CAE 기술의 도입. 2. CAE 기술로서의 FEA 해석. 3. CAE 도입의 기술적 제 문제. 4. 프레스 공정의 2차원/3차원 해석. 5. 최적 블랭크 형상설계기술. 6. 강건설계를 위한 CAE 기술의 응용.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
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• pp.211-216
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• 2002

실제적인 문제에서 신뢰성 기반 최적 설계(RBDO)를 구현하기 위해서는 유한요소 모델을 해석하기 위한 상용 프로그램과 설계한 것에 대한 신뢰성을 산정할 수 있는 프로그램을 통합하고 최적화 알고리듬을 적용하여야 최적화를 수행하여야만 한다. 또한 최적화 과정에서 최적상태에서 제약조건이 비활성 영역에서 놓이게 되는 것을 방지하기 위해서 제약조건 최적화 문제를 비제약 조건 최적화 문제로 바꾸어 주는 장애 함수를 사용하여 최적화를 수행하였다. 그리고 이 방법론을 기존의 신뢰성기반 최적화 방법론, 즉 신뢰도지수 접근방법과 목표성능치 접근방법과의 비교를 하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.140-142
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• 2003

본 논문은 유전 알고리듬을 이용하여 오토 트랜스미션 레버의 최적 설계 방법론에 대한 연구이다. 현재 업계에서의 오토 트랜스미션 레버는 구성 부품들을 순서적으로 설계하고 있으나, 본 연구에서는 구성 부품들의 설계 파라미터들을 동시에 고려하여 설계할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 유전 알고리듬 접근방법은 오토 트랜스미션 레버의 설계 파라미터들의 최적 설계 파라미터 집합을 결정하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 오토 트랜스미션 레버의 구성 부품들로 구성된 제약조건하에 디덴트 스프링의 각의 변위를 최소화하는 목적함수를 가지는 설계 문제를 모델링하였고, 유전 알고리듬을 적용하여 최적 설계를 수행하였다.

• 전산구조공학
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• 제7권3호
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• pp.115-122
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• 1994

불확정 구조계획의 선형 고유치 문제는 재료정수나 경게조건 및 외부하중 등에 결정론적으로 사용할 수 없는 확률량을 포함하고 있다. 변동량을 내포한 고유치 문제의 해석은 기대치에 대한 지배 방정식과 변동량 결정방정식을 고려해야 한다. 비선형성이 심한 구조계를 선형화할 대 일차 및 이차 변동값을 반영함으로 고유치의 정도를 향상시킬 수 있다. 매개변수에 불확정성을 포함한 고유치 문제는 최적설계 정식화에서 변동된 값을 고료해 줌으로 신뢰성 있는 설계가 된다. 최적설계 알고리즘 중에는 목적함수와 제한 조건식의 설계 민감도를 요한다. 이차 기울기에 근거를 둔 최적설계 수행시에 변동량에 고려하여 제한식으로 설정하고, 설계 민감도를 구할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권11호
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• pp.1060-1066
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• 2010

본 논문은 헬리콥터 로터 블레이드 플랜폼 설계를 위해 개발된 공력 최적설계 기법의 응용에 대한 내용이다. 블레이드 스팬 방향에 따른 익형의 배치, 비틀림 및 시위 등의 최적 분포를 결정하여 호버링 figure of merit과 고속 전진비행 시 등가 양항비를 최대화하는 설계문제를 정식화 하였다. 다양한 설계문제에 대해 최적설계 기법의 특성을 파악하였으며, 본 연구의 설계기법과 성능예측에 사용된 모델링 특성과 관련된 장점과 제한점에 대해 검토하였다. 보다 정확한 최적형상의 설계를 위해 요구되는 모델링 개선방향에 대한 검토와 향후 연구분야를 정의하였다.