Application of Linearization Method for Large- Scale S tructure Optimizations
반복 비선형 계획법의 하나인 선형화 기법을 절대수령의 전제아래 합성 구조물의 최적 설계에 옹용한 다 선형화 기법은 설계문제의 제약조건을 선형화된 둥가 제약조건으로 변형시키며 actlve-set 정책올 구 사한다. 결과, 매 설계단계에서 풀어야 할 상태 및 수반 방정식의 수를 줄임으로써 실질적인 계산의 절감 올 기한다. 기둥으로 받쳐진 판-보 구조물은 최적화 기법의 능력을 시험키 위한 합성구조물의 좋은 예로 서, 설계결과 선형화 기법은 만족할만한 수렴치로써 최적해를 산출함을 알 수 있고 나아가 이 방법은 모 든 종류의 최적화 문제에 적용될 수 있을 것으로 보인다.
The linearization method as one of the recursive quadratic programming method is applied for the optimal design of a laI;ge-scale structure supported by Pshenichny’s pr∞f of global convergence of the algorithm and convergence rate estimates. The linearization method transforms all constraints of the design problem into an ∞uivalent linearized constraint and employs the active-set strategy. This results in substantial ∞mputational savings by reducing the num뾰r of state and adþint equations to 낭 solved at every des땅n iteration. The illustrative example of plates with 농ams supported by columns is the typical one of a largescale structure to test the capability of the optimization algorithm. The linearization method among many 1s 양lown to glve succ않sf비 optlmum ∞lutions with satlsfactory convergen∞ criteria. Ho야fully. the method rnay be applicable to all clas똥s of optimization problems.