The design variables and material properties as well as the external loads concerned with structural engineering are used to be deterministic in optimization process. These values, however, have variability from expected performance. Therefore, deterministic optimum designs that are obtained without taking these uncertainty into account could lead to unreliable designs, which necessitates the Reliability-Based Design Optimization(RBDO). RBDO involves an evaluation of probabilistic constraints which constitutes another optimization procedure. So, an expensive computational cost is required. Therefore, how to decrease the computational cost has been an important challenge in the RBDO research field. Approximation models, response surface model and Kriging model, are employed to improve an efficiency of the RBDO.

가거초 해양과학기지 자켓 구조물 내 콘크리트를 배제하고 강재로만 이루어진 최적설계를 제시한다. 50년 재현주기 극한하중조건에서 허용응력 및 허용응력비 조건을 모두 만족하는 안전한 경량 설계를 목표하였다. 역할에 따라 부재를 세 그룹으로 나눈 설계 조건 (Case-1)과 보다 세분화한 설계 조건(Case-2)에 대해 각 부재그룹별 현재 단면 두께 대비 두께 변화율을 설계변수로 설정한 유전 알고 리즘을 통해 최적설계를 탐색하였다. 그 결과 Case-1의 결과로 현재 가거초 해양과학기지보다 약 217톤 더 가벼운 설계(OPT-1)를 찾았고, Case-2에서는 추가적으로 약 84톤을 경량화하여 현재 대비 약 45%의 무게를 절감한 설계(OPT-2)를 얻을 수 있었다. 결론적으로 레그 내 콘크리트 보강 없이도 극한조건에서 허용응력 및 허용응력비를 모두 만족시킬 수 있는 경량화된 가거초 해양과학기지 설계를 제시하였다.

본 논문에서는 AISC 표준 단면을 설계 변수로 하는 캔틸레버 타입 헬리데크 모델의 유전 알고리즘 최적설계를 소개한다. AISC 표준 단면을 단면 형상별로 분류하고 단면적 순으로 정렬한 후 정수 단면 번호를 부여하여 설계 변수로 최적설계를 수행하였다. 이 과정을 통하여 이산화된 설계 변수를 가지는 최적설계 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘을 적용하였다. 또한, 제약조건으로 허용응력 및 허용응력비 검사 조건을 모두 고려하여 구조물의 구조 안정성을 고려한 설계를 수행하였다. 최적설계 과정중 매 반복계산 마다 수행되는 구조해석 시간을 단축시키기 위해 선형 중첩법을 사용하였고, 이를 통해 구조 해석 시간을 약 75% 감소시킬 수 있었다. 또한 헬리데크 최적설계의 경량 효과를 높이기 위해 부재 그룹 세분화를 하였고, 그 결과를 선행 연구 모델, 기존의 부재 그룹 모델과 비교하였다. 그 결과 선행연구 대비 약 30톤의 부재를 절감할 수 있었으며, 구조적으로도 보다 안전한 헬리데크 설계를 얻을 수 있었다.

In this paper, it is covered in detail the process of generating structural alternatives with geometry change and its optimization by StrAuto. The main roof structure of the Exhibition Center is modelled parametrically and the optimal alt is derived by observing volume changes according to geometry change of main roof truss. Existing studies performed optimization process through sections and properties due to the limitations of shape change, but this study have meaning of performing the optimization with geometry changes which is the most critical skills of StrAuto. By the process of securing a sufficient margin by geometry changes and reducing volume with the optimization of sections, despite of a partial optimization of large space structure, it could be reduced by 11.7% of the total volume.

본 논문에서는 균열 진전문제에 대하여 페리다이나믹스 이론을 이용하여 설계민감도 해석 및 구조 최적설계를 수행하였다. 페리다이나믹스는 해의 불연속성을 다루기 어려웠던 기존의 연속체 이론에 비해 균열 진전문제와 같은 불연속성을 가지는 문제를 자연스럽게 표현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 최적설계를 진행하기 위하여 애조인 변수법으로 설계민감도를 유도하였다. 특히 균열이 진전되더라도 애조인 변수법으로 계산된 변위장과 변형에너지에 대한 설계민감도 값은 유한차분법과 비교하여 매우 정확하고 효율적임을 보였다. 이를 바탕으로 간단한 인장응력 하의 균열진전 문제에 대하여 균열의 분기가 발생하는 위치를 조절하기 위하여 정해진 시간구간에서 변형에너지 값을 줄이는 방향으로 최적설계를 수행하였다. 최적의 재료분포로 해석을 수행한 결과 균열의 분기점을 늦출수 있음을 확인하였다.

공학적 설계에 있어 많은 문제들은 몇 가지 목적함수들을 동시에 최소화하여야 할 필요가 있을 경우가 있다. 선박설계에 있어, 종래에는 자재비 경감과 재화중량 증가를 위해 최소중량설계가 구조 설계의 주된 목적이었으나, 값싼 노동력을 내세운 후발 조선국과의 치열한 국제 경쟁을 극복하기 위해서는 보다 경제성 있는 선박 건조 기술 개발이 선행되어야 할 것이다. 이에 따라 본 연구에서는 다목적함수 최적화기법을 이용한 선체 구조의 보다 합리적인 설계 방안에 대한 연구를 수행하여 실제 건조된 유조선을 대상으로 중량, 건조비 등의 경제성을 비교 평가하였다. 다목적 함수로는 유조선의 중량과 건조비로 하였으며 최적화 기법으로는 확률론적 탐색법인 ES(Evolution Strategies)를 이용하였다. 건조비 모델은 상대 건조비 개념을 도입하였고, 종강도 부재는 선급규정에 의해, 횡강도 및 횡격벽 부재는 직접해석법인 일반화된 경사처짐법을 사용하여 설계에 적용하였다. 다목적함수 최적화 결과로부터 도출된 Pareto 최적 설계점들에 대하여, 요구운임률을 각각 산정함으로써 이들 최적 설계점들 중에서 가장 경제성이 뛰어난 선박 설계 방안을 제시하였다.

자동차 경량화를 지향하는 초경량차체 기술 중에서 합체박판기술을 이용한 수 있는 일련의 최적설계 기법을 제안하고 기존의 자동차 도어 내판에 적용하여 경량화를 수행하였다. 먼저, 내판에 부착되는 보강재를 제거한 후 취약해진 강성을 보강하기 위한 파트 선정을 위해 위상 최적설계를 수행하여 대략적인 파트 분포를 결정하였다. 그 다음 상세설계 단계로서 각 파트의 두께는 치수 최적설계를 이용하여 정하고, 형상 최적설계로 최종 용접선을 결정하였다. 이러한 일련의 최적화를 위해 상용 소프트웨어인 GENESIS가 사용되었다.

확률론적 구조설계 최적화는 구조물의 역학적 특성이나 하중의 불확실성이나 임의성과 같은 변동성을 정량적이고 합리적으로 고려할 수 있다는 점에서 기존의 전통적인 확정론적 최적화와 비교된다. 확률론적 최적화의 방법론으로는 개선된 일계이차모멘트법을 이용하는 신뢰도지수에 기반한 접근법(MPFP search)이 널리 알려져 있으며, 최근 목표성능치에 기반한 접근법(MPTP search)이 새롭게 제안되었다. 본 논문에서는 이들 두 가지 접근법에 대한 정식화를 수행하고, 특히 탐색과정에서 소모적인 반복계산을 발견하고 제거하는 알고리즘을 제시하였다. 예제에서 두 접근법에 의한 확률론적 최적화를 수행하고 구조설계 최적화의 관점에서 두 접근법의 장단점을 비교검토하였다.

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.