Algorithms on modification of NURBS surface requires modeling history to change its boundary conditions. The history is stored when the surface is modeled and saved in the corresponding model file. But when the model is transferred to other systems the history generally cannot be recognized. So modification algorithms without history is highly required. Previous works on the field is concentrated in the point based modification without any restriction condition. Therefore this study is intended to develope a curved based modification algorithm with restriction conditions. A rapid modification algorithm is suggested, implemented and tested.
모사풀림(SA)의 특징적인 Metropolis 규준을 단순 유전자 알고리즘(SGA)의 재생산 연산과정에 도입함으로써 Metropolis 유전자 알고리즘(MGA)이 개발되고, 구조 설계 최적화에 응용되었다. 이러한 결합을 통하여 MGA는 개체의 다양성을 유지하며, 초기 세대에서 나타날 수 있는 유용한 유전자 정보가 보존될 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안된 MGA는, 국부적 최적해로 조기 수렴하게 되는 SGA의 단점과 정밀한 전역적 최적해를 찾기 위해 수없이 많은 계산을 해야 하는 SA의 단점을 극복하게 되었다 수치예를 통하여 MGA의 성능과 적용성을 재래의 알고리즘들과 비교하고 평가하였다. 특히 MGA의 성능 신뢰성과 강건성을 평가하는 데는 집단 크기와 최대 반복세대수의 효과를 인용하였다. 이론적 고찰과 수치예의 결과로부터, 이 연구에서 개발된 MGA가 효율성과 신뢰성을 갖춘 구조 설계 최적화의 도구로서 평가되었다.
본 연구에서는 다음과 같은 두가지 관점에서 공구경로 최적화를 위한 기존 방 법의 문제점을 검토하고 이의 개선 방안을 제시하였다. 첫째, 기존의 공구경로 산출 방법에서는 고려되지 않는 공구대의 공구 장착 현황(turret configuration)이 최적화 과정에서 고려되어야 한다. 둘째로, 제작과 관련한 구속조건(manufacturing con- straints)이 최적화 과정에 직접 반영되어야 한다.
In order to increase productivity of an assembly system composed of multiple robots along a conveyer line, an efficient sequence planning is necessary because the assembly time is dependent upon the assembly sequence. In this paper, a two-robot assembly system is considered in which two robots operate simultaneously and transfer parts from the part feeders to the workpiece on the conveyer one by one. In this case, the distance from the feeder to the workpiece varies with time because the workpiece moves at a constant speed on the conveyer. Hence, the sequence programming is not a trivial problem. Also, the two robots may interfere with each other kinematically and dynamically due to the simultaneous operation, so the sequence should be programmed to avoid the interferences. In this paper, the task sequence optimization problem is formulated and is solved by employing the simulated annealing which has been shown to be effective for solving large combinatorial optimizations.
An effective nesting algorithm has been proposed to allocate the arbitrary shapes on one or several raw sheets by applying the well-known simulated annealing algorithm as the optimization technique. In this approach, both the shapes to be allocated and the raw sheets are represented as the grid-based models. This algorithm can accommodate every possible situations encountered in cutting apparel parts from the raw leather sheets. In other words, the usage of the internal hole of a shape for other small shapes, handling of the irregular boundaries and the interior defects of the raw sheets, and the simultaneous allocation on more than one raw sheets have been tackled on successfully in this study. Several computational experiments are presented to verify the robustness of the proposed algorithm.
An inverse method is presented to obtain material's flow properties by using small punch test. This procedure employs, as the objective function of inverse analysis, the balance of measured load-di splacement response and calculated one during deformation. In order to guarantee convergence to global minimum, simulated annealing method was adopted to optimize the current objective function. In addition, artificial neural network was used to predict the load-displacement response under given material parameters which is the most time consuming and limits applications of global optimization methods to these kinds of problems. By implementing the simulated annealing for optimization along with calculating load-displacement curve by neural network, material parameters were identified irrespective of initial values within very short time for simulated test data. We also tested the present method for error-containing experimental data and showed that the flow properties of material were well predicted.
회전익 항공기에 광범위하게 적용되고 있는 내충격성 연료셀은 항공기 추락 시 탑승자의 생존성 향상에 크게 기여하고 있다. 미육군에서는 항공기 추락 후 화재에 의한 인명손실을 원천적으로 방지하기 위해 군용 회전익기 역사의 초기 단계부터 연료셀 고유의 내충격성에 관련된 군사규격을 제정하여 적용해 왔다. 국외 전문제작 업체들은 장기간의 경험에 의존하여 연료셀을 개발하고 있으며, 충돌충격시험에 따른 시행착오의 결과를 설계 및 제작과정에 재반영하고 있다. 이러한 연료셀 충돌충격시험은 시편자체의 제작비용 및 준비기간이 상당히 소요되므로, 설계 초기단계부터 충돌충격시험에 대한 일련의 수치적 모사를 통해 실물에 의한 시행착오의 가능성을 최소화해야 한다. 본 연구에서는 충돌모사 프로그램인 Autodyn으로 연료셀 충돌충격시험에 대한 다수의 수치해석을 수행, 등가응력 분석을 통해 적절한 설계변수를 선정하였다. 또한 인공신경망과 모의풀림 방법을 연동시켜 연료셀 형상을 내충격성능 측면에서 최적화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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