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문제 정의
- 또한, 유전 알고리즘으로 도출된 입력을 통해 조종성미계수의 민감도가 기존의 실선 시운전 결과에 비해 매우 크게 얻어지는 것을 확인할 수 있었다. 그러나, 민감도 최대화 입력을 적용하여도 민감도의 비중이 여전히매우낮게 나타나는 조종성미계수가 존재하였으며 이렇게 민감도 비중이 낮은 항들에 대한 소거의 결과가 수중운동체의 조종성능 예측에 어느 정도의 영향을 보이는지를 확인하였다. 그 결과, 민감도 비중 0.
- 따라서, 본 연구에서는 Bang-Bang 형태의 타각 명령이 명령 지속 시간은 30 초, 전체 시운전시간 300 초 동안 발생하는 경우에 대한 검색을 실시하였다. 이러한 Bang-Bang 형태의 입력 검색에 있어 유전 알고리즘을 적용하는데 이진화 등의 과정 없이 각 시간멸의 제어 명령을 그대로 유전자 정보로 사용할 수 있다는 장점이 있다, 검색의 대상이 되는 유전자 개체는 Fig.
- 또한, 이러한 민감도 최대화 입력 상황에서 얻어진 각 항들의 민감도 비중을 비교하여 그 결과를 기존 실선 시운전에서의 민감도 비중 분포와 비교하였다. 마지막으로 이러한 결과를 조종 운동방정식의 수정에 적용하기 위한 방안을 연구하였다.
가설 설정
- (3) 전체 시험 시간은 통상적인 조종시운전과 유사한 시간을 가질 것.
- 3.3.2 절의 설명과 같이 30 초간 지속되는 타 및 승강타각 명령이 300 초간의 시운전에 발생한다는 것을 가정하여 유전 알고리즘을 통해 민감도 최대화 입력을 도출하였다. 곡선 근사와 같은 문제에서는 근사 시키려는 값과의 오차 등으로 유전 알고리즘의 종료 조건을 설정할수 있으나 본 연구 에서 다루는 문제와 같이 목적함수의 최대, 최소를 구하는 문제에서는 그러한 종료 조건을 사묭하기.
- 2004). 또한, 이동 평균(Moving Average; MA) 모델의 경우 최적 입력은 의사 불구칙 이진 배열 (Pseudo Random Binary Sequence; PRBS) 형태로 나타나는 것이 알려져 있으므로(윤현규와 이기표 2003), 본 연구에서 도출하고자 하는 입력의 형태가 Bang-Bang 형태를 가질 것으로 가정하며, 탐색 영역의 설정은 다음과 같은 조건을 고려하였다(Sung et al. 2004).
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