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고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 최적설계

Optimal Design of Trusses Using Advanced Analysis and Genetic Algorithm

구조물진단학회지 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance Inspection, v.12 no.4 = no.50, 2008년, pp.161 - 167  

최세휴 (경북대학교 건축토목공학부)

초록
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본 연구에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 고등해석은 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 동시에 고려한다. 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력 및 변위 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 최적설계 결과를 기존의 연구결과와 비교하여 그 타당성을 증명하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, the optimal design of trusses using advanced analysis and genetic algorithm is performed. An advanced analysis takes into account geometric nonlinearity and material nonlinearity. The micro genetic algorithm is used as optimization technique. The weight of structures is treated as the...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • g(#)는 제약조건식을 나타낸다. 본 논문에서는 4가지 제약 조건식, 즉 구조물의 하중-저항능력과 사용성을 고려하였다. 하중-저항능력에 대한 제약조건은 고등해석 즉 비선형 비탄성해석에 바탕을 둔 임계하중에 기초하여 식(13)과 같이 정식화하였으며, 사용성에 대한 제약조건은 허용변위와 선형탄성해석에 의한 변위를 사용하여 식(14), 식(15) 및 식(16)과 같이 나타내었다.
  • 한편 트러스 구조물의 비선형해석기법은 김문영과 장승필(1990), Yang과 Kuo (1994), 김병헌과 윤영묵(2003)등에 의하여 개발 및 검증된 바 있다. 본 논문에서는 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 고려한 고등해석기법과 유전자 알고리즘을 접목시킨 트러스 구조물의 이산화 최적설계방법을 제시하였다. 유전자 알고리즘 기법으로 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였으며 , 목적함수로는 트러스 구조물의 중량을, 제약조건으로는 하중저항능력 및 사용성 등에 관한 기준을 사용하였다.
  • 수렴성은 최적 개체와 나머지 개체들의 염색체 비트를 비교하여 서로 다른 비트의 수가 5%미만이면 수렴조건에 만족한 것으로 판정한다. 본 논문에서는 수렴조건을 5번 만족하게 되면 프로그램을 종료하는 것으로 하였으며 알고리즘을 그림 1에 나타내었다.
  • 이 설계예제는 강구조 한계상태 설계기준 (1998)에 근거하여 박춘욱 등(2001)에 의하여 최적 설계된 바 있다. 본 연구에서는 최적설계 결과를 박춘욱 등(2001)이 수행한 최적설계 결과와 비교하기 위하여 동일한 설계조건으로 설계예제를 수행하였다. 해석에 사용된 탄성계수는 205.
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참고문헌 (15)

  1. 김문영, 장승필, "공간 트러스 구조물의 기하학적 비선형 유한요소해석", 한국강구조학회 논문집, 제2권, 2호, 1990, pp. 164-174 

  2. 김병헌, 윤영묵, "공간트러스 구조의 재료 및 기하학적 비선형 해석을 위한 하중-변위 복합제어법", 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제23권 2-A호, 2003, pp. 219-229 

  3. 김승억, 마상수, "유전자 알고리즘을 이용한 비선형 비탄성 최적설계", 대한토목학회 논문집, 대한토목학회, 제23권 5A호, 2003, pp. 841-850 

  4. 대한건축학회, "강구조 한계상태 설계기준 및 해설", 기문당, 1998 

  5. 박춘욱, 김명선, 강문명, "Genetic Algorithms에 의한 입체트러스의 시스템 형상 및 단면 이산화 최적설계", 한국강구조학회 논문집, 제13권, 5호, 2001, pp. 577-586 

  6. 우병헌, 박효선, "분산 복합유전알고리즘을 이용한 구조최적화", 한국전산구조공학회 논문집, 제16권, 4호, 2003, pp. 407-417 

  7. 황선일, 조홍동, 한상훈, "유전알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 이산최적설계", 한국전산구조공학회 논문집, 제14권, 2호, 2001, pp. 97-106 

  8. AISC-LRFD. Load and Resistance Factor Design specifications, 2nd ed., AISC, Chicago, IL, 1994 

  9. Chen, W.F. and Lui, E.M., Stability design of steel frames, CRC Press, Boca Raton, Florida. 1992, p. 380 

  10. Chen, W.F. and Kim, S.E. LRFD steel design using advanced analysis, CRC Press, Boca Raton, Florida. 1997 

  11. De Jong, K.A. An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems, Doctorial dissertation, The University of Michigan, Ann Arbor, Michigan. 1975 

  12. Krishnakumar, K. Micro-genetic algorithms for stationary and non-stationary function optimization, SPIE, Intelligent Control and Adaptive Systems, Vol. 1196. 1989 

  13. Pezeshk, S., Camp, C.V. and Chen, D. Design of nonlinear framed structures using genetic optimization, J. Struct. Eng., ASCE, 126(3), 2000, pp. 382-388 

  14. Rajeev, S. and Krishnammorthy, C.S. Discrete optimization of structures using genetic algorithms, J. Struct. Eng., ASCE, 118(5), 1992, pp. 1233-1250 

  15. Yang, Y. B. and Kuo, S.R. "Theory and analysis of Nonlinear Frame Structures", Prentice Hall, 1994, p. 116 

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