This study investigates the optimization of sectional shape with two dimensions on the rubber gasket of electric vehicle battery in order to maintain the airtightness and watertightness. For the section optimization, the shape of protruding section was analyzed as design variables and the design point was composed by the design of experiment(DOE) for the selected protruding shape. The uniaxial tensile test was carried out for the analysis of rubber gasket and five parameters of Mooney-Rivlin hyperelastic model were derived from the test data in order to construct the strain energy function for nonlinear behavior. The rubber gasket compression analysis was performed by using ANSYS of a commercial software and the performance of optimal shape was verified by performing the tests of watertightness and airtightness on the 3D rubber gasket with the derived section.

A level set based topological shape optimization method for nonlinear structure considering hyper-elastic problems is developed. To relieve significant convergence difficulty in topology optimization of nonlinear structure due to inaccurate tangent stiffness which comes from material penalization of whole domain, explicit boundary for exact tangent stiffness is used by taking advantage of level set function for arbitrary boundary shape. For given arbitrary boundary which is represented by level set function, a Delaunay triangulation scheme is used for current structure discretization instead of using implicit fixed grid. The required velocity field in the actual domain to update the level set equation is determined from the descent direction of Lagrangian derived from optimality conditions. The velocity field outside the actual domain is determined through a velocity extension scheme based on the method suggested by Adalsteinsson and Sethian(1999). The topological derivatives are incorporated into the level set based framework to enable to create holes whenever and wherever necessary during the optimization.

본 논문에서는 비선형 지진격리교량의 최적 설계 방법을 제시하였다. 최적설계를 위한 목적함수로는 교각과 지진격리장치의 파괴확률을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 동시에 최적화하는 다수의 해를 효율적으로 검색하고자 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화기법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 다수의 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도 교량의 확률적 응답을 효율적으로 예측할 수 있는 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 실제 교량인 남한강교를 고려하였고, 제안하는 방법과 기존 비선형 시간이력해석을 이용한 생애주기비용 기반 설계법을 각각 적용하여 내진성능을 비교하였다. 내진성능을 비교한 결과, 제시하는 방법이 기존의 비용에 기반한 최적설계보다 우수한 성능 및 경제성을 보임을 검증하였다. 또한, 다양한 지진하중에 대해서도 제안된 방법이 보다 개선된 성능을 보임을 확인하였다.

바람에 저항하는 초고층 건물, 비행기나 자동차, 물에 저항하는 선박 등은 동일한 거동을 보여준다. 즉, 유속이 빨라 질경우, 건물 혹은 비행기, 자동차, 선박 뒤편에는 마이너스 압력과 와류가 발생하게 되는데 이로 인해 건물에서는 변위가 크게 발생하게 되고, 비행기나 자동차, 선박 등에서는 속력이 저하된다. 본 연구에서는 흡입과 방출이라는 기법을 이용하여 유체의 흐름을 우리가 원하는대로 적극적으로 제어하고자 한다. 그렇게 할 수만 있다면 초고층 건물에서의 변위를 대폭 줄일 수 있을 것이고, 자동차나 비행기 선박 등은 더 빠른 속도로 달릴 수 있을 것이다. 그렇다면 문제는 유체를 제어하기 위한 최적의 흡입 혹은 방출량을 구하는 것이고, 이 최적의 양들을 어떤 방법으로 구하는 것이냐 하는 것이다. 본 연구는 최적화 기법을 사용하여 Navier-Stokes 유체를 받는 물체의 표면에서 최적의 흡입, 그리고 방출량을 결정하려는 시도에서 출발하였다. 그러나 이 문제는 큰 Reynols Number 상태에서는 높은 비선형성으로 인하여 직접 한번에 Navier-Stokes 유체의 해석조차 불가능하였고, 더군다나 너무나 많은 변수로 인하여 기존의 방법으로는 최적화는 도저히 불가능 하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 최적화 알고리즘을 제안하고, 또한 수렴속도도 대폭 증가시키기 위한 매우 효율적인 몇 가지 방법들을 제안하였다.

  본 논문에서 선형함수의 곱의 형태로 표현된 비선형 함수를 목적식 또는 제약식에 가지는 비선형 최적화 문제를 새로운 변수를 추가하여 선형 Relaxation 최적화 문제로 Reformulation하는 기법을 소개한다. 특히, 선형함수의 곱의 형태를 가지는 비선형 함수를 포함하는 비선형 정수 최적화 문제를 선형 정수 최적화 문제로 Relaxation할 경우 두 최적화 문제의 해가 일치함을 보인다. 또한 소개된 Relaxation 기법을 응용하여, 추가되

서로 다른 기지의 성질을 갖는 재료들을 혼합하여 만든 합성재료의 새로운 물성치는 일반적으로 실험으로 규명하고 있다. 혼합하는 재료들의 체적비에 따라 실험으로 측정한 합성재료의 탄성계수와 포와송비는 그 합성재료로 만들어지는 구조물의 역학적 거동을 예측하는 해석적 모델의 기본자료로 사용된다. 합성재료 탄성물성치의 수치적 예측은 합성재료에 대한 유한요소 모델로 해석한 정적변위와 균질.등방성으로 가정한 모델을 해석한 정적변위와의 차이를 최소화하는 구속적 비선형 최적화기법을 사용하여 수행하였다. 유한요소 모델은 체적비에 따라 혼합물질을 분배하기 용이하도록 제안하였으며 구속조건 및 하중조건은 일축인장에 의한 거동을 예측하도록 설정하였다. 본 논문에서는 고체입자를 섞어 만든 합성재료의 탄성물성치를 예제를 통하여 수치적으로 예측하고 그 결과를 실험결과 및 이론식들과 비교.검토하였다.

구조물에 있어서 위상학적 최적화 문제는 최적화를 구하는 과정에서 구조체가 변화함으로 인한 어려웅 때 문에 최적화 분야에서 가장 어려운 문제로 간주되어 왔다. 종래의 방법으로는 일반적으로 구조 요소 사이즈가 영으로 접근할 때 강성 매트릭스의 singularity를 발생시킴으로써 최적의 혜를 얻지 못하고 도중에 계산이 종 료되어 버린다. 본 연구에 있어서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 비선형 프로그래밍 formulation을 제 안하는 것올 목적으로한다. 이 formulation 의 주된 특성은 요소 사이즈가 영이 되는 것을 허용한다. 평형 방정 식 을 둥제 약조건으로 간주함으로써 강성 매 트릭 스의 singularity를 피 할 수 있다. 이 formulation을 하중올 받는 구조물에 있어서 웅력과 변위의 제약조 건 하에서 중량을 최소화할때의 유한 요소의 두께를 구하는 디자 인 문제에 적용하여， 이 formulation 이 위상화적 최적화에 있어서의 효과를 입증하였다.

This study is concerned with developing a heuristic algorithm for solving a class of ninlinear integer programs(NLIP). Exact algrithm for solving a NLIP either may not exist, or may take an unrealistically large amount of computing time. This study develops a new heuristic, the Excursion Algorithm(EA), for solving a class of NLIP's. It turns out that excursions over a bounded feasible and/or infeasible region is effective in alleviation the risks of being trapped at a lical optimum. The developed EA is applied to the redundancy optimization problems for improving the system safety, and is compared with other existing heuristic methods. We also include simulated annealing(SA) method in the comparision experiment due to ist populatrity for solving complex combinatorial problems. Computational results indicate that the proposed EA performs consistently better than the other in terms of solution quality, with moderate increase in computing time. Therefore, the proposed EA is believed to be an attractive alternative to other heuristic methods.

본 논문은 수식화의 특이성 때문애 구조 최적화 문제에 거의 사용되지 않고 있는 선형 goal programrrung을 대규모 비선형 구조 최적화에 용용하는 방법올 제시한다. 이 방법은 다기준 최적화의 도구로 사용 되는데 그 까닭은 goal programming 이 목적합수와 제한조건둥을 정의하는데 있어서 발생하는 난점 들올 제거해 주기 때문이다. 이 방병은 비선형 goal 최적화 문제톨의 해톨 얻기 위해서 유한요소해석， 선형 goal programming 기볍 ‘ 그리고 계속적인 선형화 기법을 이용한다. 즉， 대규모 비선형 구조 최적화 문제를 비선형 goal programming 형태로 전환시키는 일반적인 수식화 방법을 제시하고， 얻어진 비선형 goal 최적화 문제 를 풀기 위한 계속적인 선형화 방법에 대해서도 논의한다. 얼계도구로서 이 방법의 유효성올 논증하기 위하여 10‘ 25 및 200트러스의 사례를 가지고 용력채한조건들의 최소무게 구조 최적화 문제에 대한 해를 모색하며 이 쓸 다른 연구결과와 비교검토한다.

In this paper, a new direct search method, Near-Up Search method, is proposed for the discrete nonlinear structural optimization. The proposed method is illustrated and tested by the minimum weight structural optimization problem of 3D truss. The results of the trusses design show that the Near-Up Search method is much more efficient than Genetic Algorithm.

We propose a navigation algorithm using image-based visual servoing utilizing a fixed camera. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the image error between the goal position and the position of a mobile robot. The residual function which is the image error between the position of a mobile robot and the goal position is generally large for this navigation problem. So, this navigation problem can be considered as the nonlinear least squares problem for the large residual case. For large residual, we propose a method to find the second-order term using the secant approximation method. The performance was evaluated using the simulation.