본 연구에서는 가상일 원리로 부터 유한 요소 수식화를 updated-Lagrangian 형태로 유도하였으며, 유도된 수식화를 연속체 유한 요소로 유한 근사화 하였다. 이 때 초소성 재료의 거동은 비압축성, 비선형 점성 유ㄷ옹으로 묘사하였다. 유한 요소 프로그램은 성형 기구 해석과 하중 압력을 제어하는 기법으로 구성되어 있으며 하중 압력의 제어는 성형 시간이 최소가 되게 하기 위하여 변형률 속도 민감 계수가 최대가 되고, 국부 변형에 의한 두께 감소를 방지하며 변형률 속도는 일정하게 유지되면서 성 형이 될 수 있도록 하였다. 즉 하중 압력 제어는 상당 변형률 속도가 최대가 되게하 여 성형 시간을 최소화하게 구성하였다.개발된 유한 요소 프로그램은 정수압 벌징 가공에 적용하였으며 최적 압력 시간 선도, 성형 형상, 두께 및 두께 변형률 분포, 상 당 변형률 분포 등을 구하였다.
고속 철도 차량 댐퍼의 오일 씰은 열차 운행동안 외부 환경으로부터 유해한 오염을 막고, 댐퍼 내부에서 오일 누출을 방지하고자 사용되는 니트릴 부타디엔 고무 재질 부품이다. 오일 씰의 주요 고장원인인 누유는 본 댐퍼의 피로 파손을 일으킨다. 뿐만 아니라 본 오일 씰의 누적 손상은 궤도 불규칙과 캔트 등으로 열차 주행동안 반복적인 댐퍼의 상하 운동으로부터 로드와 본 부품 사이에 접촉력으로 인하여 발생한다. 따라서 본 오일 씰의 설계는 취약점에서 최대 주변형률을 최소화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 댐퍼의 내구성을 향상하기 위하여 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 오일 씰 단면형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 오일 씰의 최적단면은 절차 자동화 / 최적설계 프로그램을 이용하여 본 연구의 최적설계와 비선형 유한요소해석의 통합절차에 따라 얻어진 것이다. 또한, 비선형 유한요소해석의 입력 자료로서, 본 고무의 비선형 물성 값은 말로우식으로 표현하였다. 취약지점인 오일 누유지점에서 최적단면의 오일 씰은 초기 형상과 비교할 때, 이 지점에서 최대 주변형률이 약 24% 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 개선소성힌지해석과 유전자 알고리듬을 이용한 평면 강골조 구조물의 퍼지최적설계 방법을 제시하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 유전자 알고리듬에서는 토너먼트 선택방법과 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 고려하였다. 퍼지최적설계에서는 명확한 목적함수와 퍼지제약을 가지는 경우에 한하여 허용 오차는 제한값의 5%로 선택하고 비소속함수와 레벨컷 방법을 이용하여 0에서 1까지 0.2간격으로 나누어 최적화하였다. 여러 평면 강골조 구조물의 최적설계를 수행하여 일반GA최적설계와 퍼지GA최적설계의 최적값을 비교하였다.
라이너를 포함한 필라멘트 와인딩 복합재 압력용기의 성능향상을 위한 효율적인 구조최적 설계방안을 제시하였다. 이를 위해 온도효과가 고려된 비선형 유한요소법을 이용하여 각 층에서의 응력해석과 파손해석을 수행하였다. 또한 설계변수로 라이너의 두께와 헬리컬 적층두께, 실린더를 따라 변하는 직각 적층두께를 설정하였다. 모든 설계변수들에 대한 강도비 민감도를 유도하였으며 헬리컬 적층두께에 대한 강도비 민감도를 유지하기 위해 측지 등장력 돔설계 방법을 고려하였다. 구조 최적설계결과, 실린더를 따라 직각 적층두께를 최적으로 분포시켜 강성을 효과적으로 배열하였으므로 적층두께를 일정하게 고려한 경우보다 더 경량화 시킬 수 있었다.
기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks: SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.
기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.
소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하고자 한다. 서포트 벡터 머신은 벡터 공간에서 선형 및 비선형의 경계면을 찾아 입력 데이터를 분류하는 방법으로서 분류 문제에 효과적이다. 하지만 사용자정의에 의한 파라미터에 의존적이어서 최적의 파라미터를 선택하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 서포트 벡터 머신에서 사용하는 파라미터 선택을 위한 개선된 방법을 제안하고, 이러한 최적의 파라미터를 가진 서포트 벡터 머신을 이용하여 소프트웨어 개발비용을 추정하였다. 본 연구의 결과 기존 소프트웨어 비용산정 기법에 비해 향상된 결과를 나타내었다.
구조최적설계는 구조물의 성능 개선을 추구하며, 최근에는 구조최적설계는 항공기와 같이 복잡하고 대형인 구조물의 설계에 적용되고 있다. 해석의 정확도를 높이기 위해 유한요소의 수가 증가하는 추세이나 이는 설계 비용의 증가로 이어진다. 이에 부분구조합성법으로써 구분모드합성법이 해석시간 단축을 위해 종종 사용되어 왔다. 본 연구에서는 구조물의 동적특성을 고려하고 해석의 정확도는 유지하면서, 설계에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 설계방법을 제안한다. 제안한 방법은 등가정하중을 이용한 동적응답 최적설계에, 부분구조합성법을 적용하여 설계영역만을 고려한 구조최적설계를 수행하는 것이다. 제안한 방법의 유용성 검증을 위하여 선형 및 비선형 동적응답 최적설계의 예제를 풀이하고, 그 결과에 대해 토의한다.
최근 자동제어 시스템의 다양한 분야에서 선형운동용 디지털 액튜에이터인 하이브리드형 선형 스텝핑 전동기(HLSM)의 필요성이 증대되고 있다. HLSM은 기계적인 운동변환기구가 필요하지 않는 직접 구동방식이기 때문에 효율과 경제적인 측면에서 회전형 스텝핑 전동기에 비해 매우 유리한 장점이 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많이 연구되고 있는 자속종방향(LFM)형 HLSM의 개발을 위하여 2차원 유한요소법(FEM)으로 최적의 치 형상을 설계하고 추력과 수직력을 계산하였다. 그리고 직접 LFM형 HLSM의 시작기를 제작하고, LFM형 HLSM의 추력 특성을 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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