• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권8호
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• pp.561-570
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• 2004

In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.51-58
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• 2020

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.231-238
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• 2014

건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은 해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.83-90
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• 2010

The windshield wiper consists of 4 parts: a blade, an arm, a linkage and a motor. The wiper blade makes contact with the windshield and is designed to be operated normally at an angle of 30~50 degrees to the front glass. If the contact pressure between the wiper blade and windshield surface is too high, noise and wear of the rubber will result. On the other hand, if the contact pressure is too low, the performance will do badly, since foreign substances such as dust and stains will not be removed well. The pressure and friction of the wiper blade has a great influence on its effectiveness in cleaning the front window. This is due to the contact of the rubber with the window. This paper presents the dynamic analysis method to estimate the performance of the flat type blade of the wiper system. The blade has a nonlinear characteristic since the rubber is an incompressible hyper-elastic and visco-elastic material. Thus, Structural dynamic analysis using a complex contact model for the blade is performed to find the characteristics of the blade. The flexible multi-body dynamic model is verified by the comparison between test and analysis result. Also, the optimization using the central composite design table is performed.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권9호
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• pp.56-65
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• 2005

시간유한요소법은 시간영역을 고정시키고 행렬 미분방정식 형태의 공간전파 관계식을 풂으로써 시간과 공간에 대한 동적 해석을 수행하는 방법이다. 이 방법은 공간이산화 유한요소법이나 시/공간 동시이산화 유한요소법에 비해 공간에 관한 자유도가 발생하는 것이 두드러진 특징으로, 이를 이용하여 분포형 구동기의 공간에 따른 특성을 최적화하는 데에 효율적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임의의 초기조건을 반영할 수 있도록 구성된 상태변수 벡터를 이용하여 구조물을 시간영역에서 이산화하고, 공간영역에서 전파관계식 및 경계조건을 이용하여 공간전파 관계식을 형성하였다. 이 때 구동기의 공간에 따른 형상 분포는 설계되어야 할 변수의 함수이고, 시간반응은 형상함수를 이용하여 이산화 하였다. 포텐셜 에너지 및 운동에너지를 구조물의 변위제어에 적절한 최적의 성능지수로 설정하고, 이를 최소화하도록 미지의 함수인 구동기의 분포형상을 구하였다. 일반적으로 구조물은 임의의 초기조건에서 외란을 받게 되나, 본 연구에서는 구현가능한 제어법칙을 이용하여 최종시간에서 안정화(rest) 조건을 만족한다고 가정하였다. 구동기 분포형상 최적화를 위해 상태/준상태 방정식을 유도하였다. 서브행렬 재형상화와 시/공간 경계조건을 통해 상태변수와 준상태변수에 대한 Ricatti 미분방정식을 유도하였다. 이를 통해 구동기 분포형상 최적화를 구현하였으며, 수치 시뮬레이션을 통해 적절한 구동기의 분포형상 최적화를 수행할 수 있음을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 브리징 스케일 분해를 기반으로 멀티스케일 문제에 대한 설계민감도 해석법을 개발하였다. 나노 기술의 급속한 발전으로 인해 나노 수준의 해석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 최근 분자동역학과 연속체역학의 연성문제에서 많은 해석 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 연성시스템 해석을 위해 브리징 스케일 기법을 사용한다. 전체 영역의 분자동역학 시스템의 해석은 많은 양의 계산 비용이 들기때문에 분자동역학과 연속체 시뮬레이션의 연성시스템을 선호한다. 분자동역학과 연속체 수준 사이의 정보 교환은 분자동역학과 연속체의 경계에서 일어난다. 브리징 스케일 법에서 일반화된 랑지벵 방정식은 축소된 영역의 분자동역학 시스템 해석을 위하여 요구되고, 시간이력 커널을 사용하여 구한 GLE 힘은 분자동역학 시스템에서 경계에 있는 원자들에 작용한다. 그러므로 분자동역학과 연속체 수준의 시뮬레이션을 분리해서 해석할 수 있으며 계산 과정을 가속시킬 수 있다. 연성문제의 시뮬레이션 이후에는 설계의 최적화를 위해 설계민감도 해석의 필요성이 자연스럽게 나타나며 전체 시스템의 성능은 나노 스케일의 효과를 고려해서 최적화된다. 설계구배 기반 최적화에서 설계민감도가 요구되지만 유한차분법으로 구한 민감도는 문제가 대형화될 때 계산비용의 제한때문에 비실용적이나 해석적 설계민감도는 효율적인 강점을 갖는다. 본 연구에서는 연성된 분자동역학-연속체 멀티스케일 문제에서 해석적 설계민감도를 유도하여 정확성과 향후 최적설계로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.759-769
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• 2013

기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• Earthquakes and Structures
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• 제17권2호
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• pp.143-162
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• 2019

Motivated by a simpler and more compact hybrid active tuned mass damper (ATMD) system with wide frequency spacing (i.e., high robustness) but not reducing the effectiveness using the least number of ATMD units, the active tuned tandem mass dampers (ATTMD) have been proposed to attenuate undesirable oscillations of structures under the ground acceleration. Likewise, it is expected that the frequency spacing of the ATTMD is comparable to that of the active multiple tuned mass dampers (AMTMD) or the multiple tuned mass dampers (MTMD). In accordance with the mode generalised system in the specific vibration mode being controlled (simply referred herein to as the structure), the closed-form expression of the dimensionless displacement variances has been derived for the structure with the attached ATTMD. The criterion for the optimum searching may then be determined as minimization of the dimensionless displacement variances. Employing the gradient-based optimization technique, the effects of varying key parameters on the performance of the ATTMD have been scrutinized in order to probe into its superiority. Meanwhile, for the purpose of a systematic comparison, the optimum results of two active tuned mass dampers (two ATMDs), two tuned mass dampers (two TMDs) without the linking damper, and the TTMD are included into consideration. Subsequent to work in the frequency domain, a real-time Simulink implementation of dynamic analysis of the structure with the ATTMD under earthquakes is carried out to verify the findings of effectiveness and stroke in the frequency domain. Results clearly show that the findings in the time domain support the ones in the frequency domain. The whole work demonstrates that ATTMD outperforms two ATMDs, two TMDs, and TTMD. Thereinto, a wide frequency spacing feature of the ATTMD is its highlight, thus deeming it a high robustness control device. Furthermore, the ATTMD system only needs the linking dashpot, thus embodying its simplicity.

• 대한조선학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.116-126
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• 1993

대형구조계의 진동해석에 효율적인 방법으로 알려진 부분구조 진동형 합성방법을 방법론적 관점에서 분류하면 부분구조계간의 연결부 경계조건을 어떻게 가정하는가에 따라 구속모드방법, 불구속 모드방법 및 혼합방법으로 대별할 수 있다. 이 방법들 중에서 불구속 모드방법이 보다 효율적이고 또 특정 부분구조의 실험결과 이용이 용이한 장점이 있으나 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 대형 구조계의 진동해석에 효율적이면서 정확도 높은 결과를 얻을 수 있는 불구속 모드방법을 정식화하였다. 불구속 모드방법의 정확도 향상 방안으로서 모드합성시 배제된 고차진동형의 영향을 잉여강성과 더불어 잉여관성 효과도 고려하여 보상하였고, 또 주파수이동기법을 도입하므로써 주관심 주파수 부근에서 더욱 정확도가 높은 결과를 얻을 수 있도록 함과 동시에 부분구조계가 semi-definite system일 경우 특이매트릭스를 처리해야 하는 문제점도 해결하였다. 상기방법의 정확도 및 계산효율성은 선체 2차원 단순화 모델을 포함한 일련의 유한요소모델에 대해 검증되었다. 상기방법에 의한 계산결과는 정확도에 있어서 진동형 합성에 이용된 부분구조계의 최고차 진동수 이하에서는 전체계를 직접 유한요소해석한 경우와 대등하고, 구속모드방법보다 효율적이면서 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있음이 확인되었다.