참고문헌 (15)

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1. 손명환, “Beizer 곡선을 이용한 천음속 날개 꼴의 형상 설계 최적화”, 한국항공우주학회지, 제28권 제1호, 2000, pp. 29-35. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

2. Sharokhi, A. and Jahangirian, A., "Air foil Shape Parameterization for Optimum Navier-Stokes Design with Genetic Algorithm", Aerospace Science and Technology, Vol. 11, No.6, 2007, pp. 443-450. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

3. Sobieczky, H., "Parametric Airfoils and Wings", Notes on Numerical Fluid Mechanics, Vieweg, 1998, pp. 71-88. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

4. Song, W. and Keane, A. J., "A Study of Shape Parameterisation Methods for Airfoil Optimisation", Proceedings of the 10th AIAA/ ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, 2004. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

5. Ciannakoglou, K. C, "Desing of optimal aerodynamic shapes using stochastic optimization methods and computational intelligence", Progress in Aerospace Sciences, Vol. 38, No. 1, 2002, pp. 43-76. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

   최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

6. Oyama, A., Obayashi, S. and Na kamura, T., "Real-Cod ed Adaptive Ran ge Genetic Algorithm Applied to Transonic Wing Optimization", Applied Soft Computing, Vol. 1, No.3, 2001, pp. 179-187. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

   최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

   본 연구에서 사용된 실수 기반의 ARGA[6]는Oyama, Obayashi 와 Nakamura에 의해 제안된방법으로 다음 세대를 위한 인구 선정시 정규분포를 이용하되 난수를 생성하여 난수와 동일한정규분포 함수의 적분 값을 이용한다.

7. Arakawa, M. and Hagiwara, I., " Development of Adaptive Real Range(ARRan ge) Genetic Algorithms", JSME IntI. J., Series C, Vol. 41, No .4, 1998, pp. 969-977. 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

   최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

8. 성춘호, 권장혁, “Adjoint 방법을 이용한 공력 최적 설계 기법에 대한 연구", 한국항공우주학회지, 제26권 제8호, 1998, pp. 1-10. 

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   최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

9. 이상욱,권오준, “비정렬 격자계에서 Continuous Adjoint 방정식을 이용한 공력 형상 최적 설계”, 한국항공우주학회지, 제30권 제4 호, 2002, pp. 18-27 

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   첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

   최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

10. 구요천, 전용희, 김유신, 이동호, “반응면 기법 과 크리징기법을 이용한 설계공간의 타당성 향상", 한국항공우주학회지, 제33권 제2호, 2005, pp. 32-38. 

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    첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

    최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

    하이브리드 기법(Adaptive Range GeneticAlgorithm Neural Network; 이하, ARGANN)은최적화 기법과 근사모델을 결합한 알고리즘으로근사모델을 통한 반복계산의 감소를 유도할 수 있다. 이 경우 최적화 알고리즘과 연계한 방법은 주로 오프라인(Off-line)[10, 11]과 온라인(On-line)[13]으로 구분된다.

11. 김양준, 조창열, ”반응표면법을 이용 한 지면효과익기 익형의 공력 설계최적화", 한국항공우주학회지, 제33권 제5호, 2005, pp. 18-27. 

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    첫 번째는 매개변수를 이용하여 에어포일의 형상을 결정하는 방법으로 NACA series, 천음속 영역에서 많이 이용되고 있는 PARSEC, Beizer curve 및 B-spline 등이 이에 해당하며[1-4], 두 번째로 이러한 방법을토대로 다양한 최적화 기법을 이용하여 최적의형상을 결정하는 방법이다[5-11].

    최적화 기법은확률론적 방법을 기반으로 한 전역적 최적화[5-7]와 경사도방법(Gradient-based methods)을 이용한 국소 최적화[8-11]로 대별되며 전자의 경우 전역적 최적해를 나타내나 상당히 많은 반복계산으로 복잡한 3차원 형상에 대한 공기역학적 형상최적화는 제한적으로 적용된다.

    하이브리드 기법(Adaptive Range GeneticAlgorithm Neural Network; 이하, ARGANN)은최적화 기법과 근사모델을 결합한 알고리즘으로근사모델을 통한 반복계산의 감소를 유도할 수 있다. 이 경우 최적화 알고리즘과 연계한 방법은 주로 오프라인(Off-line)[10, 11]과 온라인(On-line)[13]으로 구분된다.

12. Hagan, M. T., Demuth, H. B. and Beale, M., Neural Network Design, PWS Publishing Company 1995. 

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    신경회로망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성되며 본 연구에 적용된 회로망은 일반적으로 널리 사용되는 역전파(Back-propagation)신경회로망[12]을 사용하였다[Fig. 3].

13. 김수환, 권장혁, 김진, “데이터베이스 기반 유전 알고리즘을 이용한 효율적인 에어 포일 형상 최적화에 대한 연구", 한국마린엔지니어링학회지, 제31권 제1호, 2007, pp. 58-66. 

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    하이브리드 기법(Adaptive Range GeneticAlgorithm Neural Network; 이하, ARGANN)은최적화 기법과 근사모델을 결합한 알고리즘으로근사모델을 통한 반복계산의 감소를 유도할 수 있다. 이 경우 최적화 알고리즘과 연계한 방법은 주로 오프라인(Off-line)[10, 11]과 온라인(On-line)[13]으로 구분된다.

    또한 최적화 계산시 매번 요구되는 격자 재생성을 위해 TFI(TransFiniteInterpolation)와 Spring analogy를 결합한Hybrid 기법을 사용하여 에어포일 형상 변형에대한 격자 재구성을 용이하게 하였다[13, 14].

14. 정성기, 두옹안호앙, 이영민, 이진희, 명노신, 조태환, “항공기 공력특성 예측을 위한 Navier-Stokes 방정식 기반의 정적 유체-구조 연계 해석 시스템”, 한국항공우주학회지, 제36권 제6호, 2008, pp. 532-540 

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    또한 최적화 계산시 매번 요구되는 격자 재생성을 위해 TFI(TransFiniteInterpolation)와 Spring analogy를 결합한Hybrid 기법을 사용하여 에어포일 형상 변형에대한 격자 재구성을 용이하게 하였다[13, 14].

15. 두옹 안호앙, 이영민, 정성기, 누엔안티, 명노신, “복잡한 형상에 관한 삼차원 변형 Multi-Block 정렬격자 프로그램 개발”, 한국전산 유체공학회, 제12권 제4호, 2007, pp. 1-10. 

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