$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

프리텐션을 받는 트러스 구조물의 좌굴을 고려한 최적설계
Optimum Design of Truss Structures with Pretension Considering Bucking Constraint 원문보기

韓國鋼構造學會 論文集 = Journal of Korean Society of Steel Construction, v.22 no.2 = no.105, 2010년, pp.197 - 208  

김연태 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  김대환 (세종대학교 대학원 건축공학과) ,  이재홍 (세종대학교 건축공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

언더텐션이란 상부에서의 하중을 하부 케이블의 인장력을 이용하여 그 하중을 양 단부로 전달하는 시스템을 말하며 처짐과 부재 크기를 제어하기 위해 장스팬 구조물에 주로 적용된다. 하지만 수많은 단면 중에서 여러 조건을 만족하며 최소의 물량, 즉 최대의 경제성에 부합하는 최적의 단면을 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 마이크로 유전알고리즘을 이용하여 언더텐션 형태의 트러스 구조물에 단면 최적화 연구를 수행하였으며 처짐과 허용응력 그리고 좌굴이 제약조건으로 고려되었다. 최적화 검증 예제로 자주 사용되는 10-bar 트러스 예제의 이전 연구 결과와의 비교를 통하여 개발된 프로그램을 검증하였다. 이를 바탕으로 프리텐션 크기를 변수로 설정하여 언더텐션 구조물의 최적 설계를 수행하였다. 본 연구에서 제시된 최적설계 그래프를 통하여 설계자가 일정 조건을 만족하는 최적의 단면을 쉽게 선택할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

An under-tension system is frequently employed for large-span structures to reduce the deflection and member size. In this study, a microgenetic algorithm was used to find the optimum cross-section of truss structures with an undertension cable under transverse loading. Maximum deflection, allowable...

주제어

#언더텐션 시스템   #최적설계   #마이크로 유전 알고리즘   #트러스  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
언더텐션 시스템이란 무엇입니까? 언더텐션 시스템은 케이블-스트럿 구조로 불리며 그림 1에서 보이는 바와 같이 강재로 이루어진 상현재와 하부의 케이블 그리고 이들을 연결시키는 스트럿으로 이루어진 구조물이다. 케이블에 초기 인장력을 도입할 경우 상현재에 상향의 힘이 전달되어 구조물이 상향으로 거동하게 되며 이를 통해 구조물 전체적으로 처짐을 제어하며 부재의 크기를 조절 가능하다.
최적화란 무엇을 의미합니까? 최적화란 여러 제약조건들을 모두 만족하며 최소의 물량으로 최고의 구조성능 발현을 목적으로 함을 의미하며 이는 구조 엔지니어의 최대 목적이며 관심사이다. 과거의 경험에 근거한 직관적인 설계가 아닌 체계적이며 합리적인 설계의 필요성에 의해 최적설계의 중요성은 부각된 지 오래이다.
기존의 마이크로 유전알고리즘을 바탕으로 개발한 프로그램의 순서도는 어떠합니까? 이에 본 연구에서는 Krishnakumar(1989)가 제안한 기존의 마이크로 유전알고리즘을 바탕으로 개발한 프로그램의 순서도는 그림 4와 같다. 먼저 기하학적 형상 및 물성치를 입력한 후, 가능한 모든 설계변수의 후보군을 생성한다. 초기 염색체 정보를 랜덤함수를 이용하여 생성하고 유전 개념에 일치하도록 하기 위해 각 집단마다 염색체 정보를 이진 스트링으로 변환한다. 그 다음 과정으로 최적화 단계에 핵심이라 할 수 있는 각 집단마다 트러스 구조물에 대한 계산 프로그램을 이용하여 응력 및 처짐 등의 결과를 얻어내며, 이 값들을 토대로 벌칙함수와 목적함수를 계산한다. 계산된 목적함수들을 비교하여 설정된 목적함수의 최대가 되는 개체군을 선택한다. 토너먼트 과정에서는 우월한 유전자들을 선택하기 위해 몇 개의 염색체로 이루어진 집단을 토너먼트 형식으로 비교를 거듭하여 최후의 우월한 인자를 결정한다. 교배는 두 개의 부모해의 특징을 부분 결합하여 하나의 새로운 해를 만드는 연산자로 이를 통해 다양성을 고려한 연산이 가능하게 된다. 이 내부의 루프가 모두 종료될 경우, 다시 한 번 초기 염색체 정보를 생성하여 도입함으로서 보다 다양한 해가 고려될 수 있도록 설정하였다. 이 모든 과정을 각 세대마다 반복함으로써 세대가 지남에 따라 보다 우수한 최적단면을 찾게 된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. 강문명, 반춘욱(2002) 퍼지-유전자 알고리즘에 의한 트러스 단면 및 형상 이산화 최적설계, 한국전산구조공학회 논문집, 한국전산구조공학회, 제15권, 제1호, pp.81-89. 

  2. 김봉익, 권중현(2007) 유전자 알고리즘을 이용한 2차원 강구조물의 최적설계, 한국해양공학회지, 한국해양공학회, 제21권, 제2호, pp.75-80. 

    원문보기 상세보기

  3. 김선명, 이재홍(2001) 마이크로 유전알고리즘을 이용한 냉간성형강 부재의 단면 최적설계, 석사학위 논문, 세종대학교. 

  4. 김여근, 윤복식, 이상복(1999) 메타 휴리스틱, 영지문화사. 

  5. 김영빈, 이재홍(2003) 마이크로 유전알고리즘을 이용한 I-형 복합재료 보의 최적설계, 대한건축학회논문집, 대한건축학회, 2003년 6월호, pp.69-77. 

  6. 박덕근, 이진, 함수윤, 안남식, 이기학, 이재홍(2008) 언더텐션 시스템을 이용한 장스팬 구조의 처짐 거동 해석, 한국공간구조학회 춘계학술발표회 논문집, 한국공간구조공학회, pp.66-694. 

  7. 진강규(2004) 유전 알고리즘과 그 응용, 교우사. 

  8. 한국강구조학회(2009) KBC 2009 강구조설계, 구미서관. 

  9. 황선일, 조홍동, 한상훈(2001) 유전알고리즘을 이용한 트러스구조물의 이산최적설계, 한국전산구조공학회 논문집, 한국전산구조공학회, 제14권 제2호, pp.97-106. 

    원문보기 상세보기

  10. Broughon, P. and Ndumbaro, P. (2008) The analysis of cable and catenary structures. Thomas Telford. 

  11. Goldberg, D.E. (1980) Gentic Algorithms in search, Optimization and machine Learning, Addison-Wesley. 

  12. Goldberg, D.E. (1989) Sizing populations for serial and parallel genetic algorithms, Proc. 3th International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications, Arlington, VA, pp.70-79. 

  13. Haftka, R.T. and Gurdal, Z. (1992) Elements of Structural Optimization. 

  14. Hoang, T. and Lee, J.H. (2009) Material and Geometrically Nonlinear Analysis of Tensegrity structures. 

  15. Jenkins, W.M. (1991) Strucural Optimization with the Genetic Algorithm, The Strucural Engineer, Vol. 69, No. 24, pp.419-422. 

  16. Kaveh, A. (2009) Size optimization of space trusses using big bang-big crunch algirithm, Compusers and Structures, Vol. 87, No. 17-18, pp.1129-1140. 

    상세보기 crossref

  17. Kaveh, A. and Kalatjari, V. (2004) Size/geometry optimization of trusses by the force method and genetic algorithm, ZAMM, Journal of Applied Mathematics and Mechanics, Vol. 84, No. 5, pp. 347-357. 

  18. Krishnakumar, K. (1989) Micro-genetic Algorithm for Stationary and Non-stationary Function Optimization,. SPIE. Intelligent Control and Adaptive Systems, Vol. 1196, pp.282-296. 

  19. Levy, R. and Hanaor, A. (1992) Optimal Design Of Prestressed Truss. Computers & Structures, Vol. 473, No. 4, pp.741-744. 

  20. Motro, R. (2003) Tensegrity - Structural System for the Future. London and Sterling. 

  21. Wang, B.B. (2004) Free-standing Tension Structures. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로