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Maple 기호 연산을 이용하여 전투차량체계 최적설계를 위한 통합 인터페이스 구축
김한수(Hansu Kim),김신유(Shinyu Kim),김태균(Taekyun Kim),유남희(Namhee Ryu),권기한(Kihan Kwon),민승재(Seungjae Min),이태희(Tae Hee Lee) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.4
고 충실도 모델을 사용하여 상용 통합최적설계 소프트웨어를 통한 상세설계 사례가 증가하고 있다. 하지만, 전투차량과 같이 복잡한 시스템을 설계하기 위해서는 언어 기반 모델을 사용한 체계 수준의 접근이 필요하다. 또한, 수치 연산을 이용한 상용 최적화 알고리즘을 통해 경사도 계산 시, 계산 비용이 증가하고 행렬 연산 과정에 의해 최적화 시간이 허비될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 언어 기반 모델을 이용한 개념설계에 초점을 맞추어 통합 인터페이스를 구축하고, 기호 연산을 도입하여 효율적으로 최적화를 수행하였다. 통합 인터페이스와 기호 연산의 효용성을 보이기 위해 전투차량체계 최적설계를 수행하였으며, 기호 연산을 통해 최적화 시간이 매우 크게 감소하였다. The number of detail design cases via commercial process integration and design optimization software using high-fidelity models is increasing. However, a system-level approach using a language-based model is required to design more complex systems, such as combat vehicles. Additionally, calculation costs can increase when calculating gradient through a commercial optimization algorithm using numerical computation. Moreover, optimization time can be wasted by the matrix computation process. Therefore, this paper constructs an integrated interface that focuses on concept design using a language-based model, performing efficient optimization by implementing symbolic computation. Design optimization of a combat vehicle system is performed to show the effectiveness of the integrated interface and symbolic computation, and the optimization time is highly reduced via symbolic computation.
크리깅 대체모델을 이용한 순차적 신뢰성기반 최적설계를 위한 효율적인 제한조건경계 샘플링 기법
김지훈(Jihoon Kim),장준용(Junyong Jang),김신유(Shinyu Kim),이태희(Tae Hee Lee),조수길(Su-gil Cho),김형우(Hyung Woo Kim),홍섭(Sup Hong) 대한기계학회 2016 大韓機械學會論文集A Vol.40 No.6
대체모델을 이용한 신뢰성기반 최적설계에서 최적해와 신뢰도의 정확성은 제한조건경계의 대체모델의 정확도에 영향을 받는다. 기존 제안된 제한조건경계 샘플링 기법은 제한조건경계에 실험점을 생성하여 이러한 정확성을 높일 수 있었다. 하지만, 제한조건경계 샘플링 기법은 최적해와 먼 부근의 제한조건경계에도 불필요한 실험점을 생성하여 과도한 계산비용이 발생한다. 본 논문에서는 크리깅 대체모델의 통계적 정보를 이용하여 최적해 근처의 제한조건경계에 실험점을 생성하는 효율적인 제한조건경계 샘플링 기법을 제안한다. 제안한 기법의 효율성과 정확성은 수학예제를 통하여 확인한다. Reliability-based design optimization (RBDO) requires a high computational cost owing to its reliability analysis. A surrogate model is introduced to reduce the computational cost in RBDO. The accuracy of the reliability depends on the accuracy of the surrogate model of constraint boundaries in the surrogated-model-based RBDO. In earlier researches, constraint boundary sampling (CBS) was proposed to approximate accurately the boundaries of constraints by locating sample points on the boundaries of constraints. However, because CBS uses sample points on all constraint boundaries, it creates superfluous sample points. In this paper, efficient constraint boundary sampling (ECBS) is proposed to enhance the efficiency of CBS. ECBS uses the statistical information of a kriging surrogate model to locate sample points on or near the RBDO solution. The efficiency of ECBS is verified by mathematical examples.