정전기 문제에 대한 연속체 기반 설계 민감도 해석(DSA) 방법을 해석적으로 유도하였다. 고차 항을 포함한 목적 함수를 고려하기 위해 해석 및 DSA 방법을 위해 9 노드 유한요소법 기반 함수를 형상 함수로 사용하였다. 최적화 과정에서의 설계 변수를 B- 스플라인 함수로 매개 변수화하여 비현실적인 형상이 아닌 부드러운 경계를 가진 최적 형상을 얻을 수 있었다. 유한요소법을 이용한 최적화 과정에서 일반적으로 발생하는 메쉬 얽힘 문제를 해결하기 위해 메쉬 균일화 기법을 사용하였 다. 이 기법은 디리쉴릿 에너지 범함수를 최소화함으로써 메쉬 균일성을 자동으로 얻을 수 있게 한다. 몇 가지 수치 예제들 을 통해 DEP 힘을 최대화하기 위한 평행판의 최적 형상을 얻어낸다. 이를 기존에 실험적으로 검증된 평행판의 최적 형상과 비교하여 그 특성을 논의하였다.

The object of research is based on 1.5 MW wind turbine blade. This paper has carried out the aerodynamic shape optimization design of wind turbine blade. Based on the aerodynamic basic theory of wind turbine blade design and combined with particle swarm optimization algorithm(PSO), the design optimization model of the aerodynamic shape of blade is established. Through this study, the optimization results of the angle inducing ′ and tangential inducing  were obtained. The calculation programs are written and calculated chord length and torsion angle of the blade used by ′ and . The calculation result for the optimized wind turbine was 1.38 MW when the wind speed was 16 m/s. The 8 % error could be considered as an engineering acceptable error and the calculated values can be proved the correctness of the design value.

The object of research in Based on 1.5MW wind turbine blade. This paper has carried out the aerodynamic shape optimization design of wind turbine blade. Based on the aerodynamic basic theory of wind turbine blade design and combined with particle swarm optimization algorithm, the design optimization model of the aerodynamic shape of blade is established. The calculation programs are written by use of MATLAB and calculate chord length and torsion angle of the blade. Then the shape of wind turbine blade is obtained. As research we can know that the chord length is decreased after optimization design of wind turbine blade, The optimized blade not only meets the actual manufacturing requirement, but also has the largest wind energy utilization coefficient.

본 논문에서는 재생 커널 기법을 사용하여 혼합모드 균열진전 문제에 대한 연속체 기반의 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. 재생 커널 기법은 기존의 유한요소법과 달리 요소망을 재구성할 필요가 없어, 커널 함수의 연속성을 증가시켰을 때 높은 정밀도의 형상함수를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 균열선단 주변에서 J-적분을 수행하기 위해 선형탄성 조건이 고려되었다. 변위장과 응력 확대 계수의 설계변수에 대한 감도해석을 위하여 물질도함수를 도입하였으며 직접 미분법보다 효율적인 애조인 방법을 사용하여 설계민감도를 유도하였다. 수치 예제들을 통해서 재생 커널 기법을 이용한 균열진전 해석결과의 타당성을 확인하였으며 애조인 방법을 이용한 형상 설계민감도 해석 결과를 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 간단한 모델에 대하여 형상 최적설계를 수행하여 균열이 발생될 수 있는 구조물에 대해서 균열에 의한 피해를 최소화할 수 있도록 균열을 제어할 수 있는 최적의 형상을 도출하였다.

본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석법을 이용하여 고주파수를 가지는 파워흐름 문제에 대하여 연속체 기반 형상 최적설계를 수행하였다. 아이소-지오메트릭 기법을 형상 최적설계에 적용하면, CAD 기하 모델링에서 쓰이던 NURBS 기저 함수가 직접 쓸 수 있기에 정확한 기하학 정보가 수치계산에서 고려되고, 이에 따라 형상 최적설계 관점에서 볼 때, 전통적인 유한요소법에 비해 향상되고 부드러운 설계 섭동량을 가지는 설계 매개화가 가능하게 된다. 즉, 정확한 기하 모델이 응답 해석과 설계민감도 해석에 쓰이게 되고, 이에 따라 설계영역 전체에서 법선 벡터와 곡률이 연속적으로 되게 된다. 결과적으로 정밀한 민감도 해석이 가능하게 된다. 몇 가지 수치예제를 통하여 개발된 아이소-지오메트릭 설계민감도가 유한차분 설계민감도와 비교하여 정확성을 확인할 수 있었으며, 형상 최적설계 문제를 통해서 본 방법론을 적용하여 검증하였다.

레벨셋 기법과 위상민감도를 이용하여 선형 탄성 구조물에 대하여, 초기 설계형상에 의존성이 없는 위상 및 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 레벨셋 기법에서는 복잡한 위상 형상변화를 쉽게 다루기 위해 초기 영역은 고정한 채 레벨셋 함수로 표현되는 암시적 이동경계로 경계를 표현한다. 해밀턴-자코비(H-J) 방정식과 수치적으로 강건한 기법인 ‘up-wind scheme’은 컴플라이언스 목적함수를 최소화시키고 허용체적 제약조건을 만족시키면서, 초기 암시적 경계를 법선 속도장에 따라 최적의 형상으로 이끌어 낸다. 점근적인 정규화 개념에 근거하여, 구멍의 반지름을 0으로 접근시켜 형상 미분의 극한을 취한 위상민감도를 고려하였다. 최적조건으로부터 유도된 라그란지안의 감소 방향을 이용하여 H-J 방정식을 갱신하기 위한 속도장을 결정하였다. 개발한 방법에서는 위상민감도로부터 얻어지는 지표를 이용하여 구멍을 언제든지 어디에서나 생성가능하기 때문에 초기 구멍이 최적 형상을 얻기 위해 요구되지 않는다는 사실을 확인하였다. 또한 효율적인 최적화 과정을 위해서는 구멍 생성을 위한 조정변수의 적절한 선택이 중요함을 확인하였다.

본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 선형 탄성문제에 대한 형상 최적설계 기법을 개발하였다. 실용적인 공학문제에 대한 많은 최적설계 문제에서는 초기의 데이터가 CAD 모델로부터 주어지는 경우가 많다. 그러나 대부분의 설계 최적화 도구들은 유한요소법에 기초하고 있기 때문에 설계자는 이에 앞서 CAD 데이터를 유한요소 데이터로 변환해야 한다. 이 변환과정에서 기하 모델의 근사화에 따른 수치적 오류가 발생하게 되고, 이는 응답 해석뿐만 아니라 설계민감도 해석에 있어서도 정확도 문제를 발생시킨다. 이러한 점에서 등기하 해석법은 형상 최적설계에 있어서 유망한 방법론 중 하나가 될 수 있다. 등기하 해석법의 핵심은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 정확히 일치한다는 것이다. 이러한 기하학적으로 정확한 모델은 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서도 사용된다. 이로 인해 높은 정확도의 설계민감도를 얻을 수 있으며, 이는 설계구배 기반의 최적화에 있어서 매우 중요하게 작용한다. 수치 예제를 통하여 본 논문에서 제시된 등기하 해석 기반의 형상 최적설계 방법론이 타당함을 확인하였다.

본 논문에서는 다양한 문제들의 형상 설계 민감도 해석에 대한 효율적인 경계기반 기법을 제시하였다 우선 문제에서 정의된 일반적인 함수들에 대한 연속체 형태의 식에 근거하여, 경계 적분 형태의 해석적 민감도 식을 유도하였다. 이 식은 다양한 형상 설계 문제들의 경사를 계산하는데 편리하게 사용할 수 있다. 그리고 경계법은 형상 변분 벡터가 전체 도메인이 아닌 경계에서만 요구된다는 장점이 있는데, 여기서 경계 형상 변분은 형상 함수의 복잡한 해석적 미분 대신 형상을 미소 증분시킴으로써 편리하게 계산할 수 있다. 제시한 방법의 효율성을 보이기 위해 포텐셜 유동 문제와 필렛(fillet)에서의 응력 집중 문제에 이를 적용하였다.

기계부품의 설계는 초기 설계, 해석, 성능 평가의 반복 과정을 통하여 수행된다. 설계자는 각 과정에서 특성에 맞는 프로그램을 사용하고 있다. 본 연구에서는 순차 설계 영역을 이용한 형상최적화를 수행하였다. 순차 설계영역의 근사함수를 구하기 위하여 Pro/Engineer 와 ANSYS 실행의 자동화를 수행하였다. 전체 설계영역을 근사식으로 표현하기에는 어려움이 있다. 정확도가 높은 근사식을 만들기 위하여 순차설계영역을 설정하여 각 단계에서 수렴한 해로 이동량을 결정하고, 두 번 연속하여 순차설계 영역에 존재하면 수렴조건을 만족하는 것으로 하였다. 각 단계의 해는 순차이차 계획법인 PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu Arora)알고리즘을 이용하여 구하였다.

The objective of this study is the development of a size and shape discrete optimum design algorithms, which is based on the genetic algorithms and the fuzzy theory. This algorithms can perform both size and shape optimum designs of plane and space trusses. The developed fuzzy shape-GAs (FS-GAs) was implemented in a computer program. For the optimum design, the objective function is the weight of structures and the constraints are limits on loads and serviceability. This study solves the problem by introducing the FS-GAs operators into the genetic.

전미분 개념과 보조변수식을 사용하여 한 평면상에 투영할 수 없는 일반 형상의 축대칭 쉘 구조물에 대한 형상 설계민감도 해석방법을 개발하였다. 이 방법의 기본 개념은 대상 구조물을 여러 구간으로 나눈후, 각 구간마다에 얕은 아치나 축대칭 쉘에 사용되는 설계민감도 식을 적용하는 것이다. 그러나 기존의 설계민감도식은 투영면에 수직한 방향의 변분에 관한 것이기 때문에 각 구간 사이의 연속성을 유지하기가 곤란하므로, 이식을 확장하여 곡면의 법선 방향 변분에 관한 민감도 식을 유도하였다. 또한 개발된 방법을 원자력발전소 부품의 최적설계 문제에 적용하여 봄으로써 그 타당성과 유용성을 보였다.

컨테이너 터미널에서 컨테이너의 양 하역 작업 시 컨테이너 크레인을 정위치에 고정시키고, 돌풍으로 인해 컨테이너 크레인이 레일방향으로 미끄러지는 것을 방지하는 장치가 레일클램프이다. 쐐기형 레일클램프는 초기에는 작은 압착력으로 레일을 압착하다가 풍속이 증가하면 쐐기작용에 의해 압착력이 증가하는 방식을 취함으로서 구조적으로 안정성과 내구성이 높은 장점을 가지고 있다. 본연구에서는 레일클램프의 주요부인 조에 대해 형상최적설계를 수행하였다. 본 논문에서는 솔리드 요소로 유한요소 모델링된 조(jaw)의 경량화 설계를 위하여 강도를 고려하였다. 설계변수로는 조의 측면부의 두께, 조의 중간부의 롤러지지부의 두께, 조의 하단부의 롤러지지부의 두께, 조의 곡면부의 위치로 설정하였다. 본 연구에서는 상용프래그램인 ANSYS WORKBENCH의 최적화 기능을 이용하였다.