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pp.619-627
다분야 통합 시스템의 설계문제는 다량의 설계변수와 구속조건으로 구성되며 다수의 공학적 현상으로 연관되어 있다. 다분야 통합 최적설계 문제를 효과적으로 다루기 위해서는 다양한 해석분야의 공학적 설계원리를 동시에 고려하여 균형 있고 유기적인 방법으로 최적의 설계를 결정하는 체계적인 설계자동화기술이 요구된다. 다분야 통합 설계문제를 위한 효율적인 설계방법론으로 분리기반 최적화 기법이 적용되는데 이 방법은 한 단위의 대규모 설계문제를 여러 개의 하부시스템으로 분리하여 독립적으로 최적화를 수행하고 각 하부 시스템으로부터의 설계해 사이의 중재 및 통합화를 거쳐 최종적으로 수렴된 최적설계를 찾는 방법이다. 본 논문에서는 분리기반 최적화기법을 다분야 통합최적 설계문제에 적용하는데 필요한 시스템분리기법을 유전알고리즘 및 다층 역전 파 신경회로망을 이용하여 정립하였다. 시스템분리기법을 검증하기 위해 최근 미국 Boeing사에서 개발중인 고속 민간항공기인 HSCT의 시뮬레이션기반 설계문제를 이용하였다. 대규모 설계시스템의 분리결과는 전체 설계문제의 특성을 파악하기 위한 자료로 활용되며 향후, 분리기반 최적화과정에서 최종적으로 통합된 최적설계를 탐색하는데 필요한 기반구조를 제공한다.
Design synthesis in multidiscipJinary systems is typically ch따acterized by a 1따ge number of design variables and constraints, and involved with multiple engìneering discìplines. Decomposition based optimization method is a solution to 때ge sc머e coupJed multidisciplinary sysκm， wherein the origìn외 problem is decomposed into a set of smaller, more tractable subproblems. The abìlity to create sm외ler subproblems which represent the f，버1 complexity of the original problem may allow for attenuation of design com미exìty， and thereby contribute to a better understanding of the problem domain. The paper descri밟s the optimal system decomposition techniques in large scale rnultidisciplinary optimization problems. The central building blocks in this context are genetic algorithms and neural networks, which are efficiently used for discrete optimization and guidelin않 for topology of problem decomposition, respectively. Numerical design data from High SD'뼈 Cìvil Transport 뼈s used as a test bed for this class of problems. The paper shows the op디m외ly partitioned subproblems for subsequent u않 in decomposition 벼sed optimization under the environments of emergent computìng technìques such as genetic algorithms and neural networks as t∞，Is fα， search stJ'a맹ìes and global function approxìmations
