부구조화에 근거한 대형 구조의 효율적 근사재해석방법을 제시한다. 대형 구조시스템의 설계최적하에 있어서 가장 큰 문제는 반복되는 해석과 설계시에 드는 많은 계산비용 및 시간이다. 따라서 본 연구에서는 설계 최적화문제의 주요한 도구의 하나인 근사화기법에 근거한 몇가지 재해석방법을 비교.분석하여 효율적 구조재해석 방법을 제시하였다. 대형 구조에 대한 효율적 해석 방법의 하나인 부구조화의 틀에 테일러급수전개와 차원축소방법을 결합한 이 재해석기법은 반복되는 거동해석에 효율적일 뿐아니라, 설계민감도 벡터를 이용하기 때문에 최적설계에도 많은 잇점을 제공한다. 본 알고리즘을 트러스 구조에 적용하여 효율적 및 타당성을 검증하였다.

Efficient approximate reanalysis techniques based on substructuring are presented. In most optimal design problems, the analysis precedure must be repeated many times. In particular, one of the main obstacles in the structural optimization systems is high computational cost and time required for the repeated analysis of large-scale structural systems. The purpose of this paper is to show how to evaluate efficiently the sturctural behavior of new designs using information from the previous ones, instead of the multiple repeated analysis of basic equations for successive modification in the optimal design. The proposed reanalysis method is a combined Taylor series expansion and reduced basis method based on substructuring. Several numerical examples illustrate the effectiveness of the method.

• 서상구 | Seo Sang Gu
• 김경일 | Kim Kyeoung Il
• 황충열 | Hwang Chung Yul
• 황진하 | Hwang Jin Ha