이 연구는 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 실제 프로젝트에 적용하는 과정에서 검증, 보완한 실용화 연구이다. 최적설계변수는 콘크리트 강도와 단면형상으로 구조엔지니어에 의해 수행된 1차적인 구조설계 결과를 바탕으로 상기 설계변수들을 순수하게 수치적 관점에서 전산최적화한 실례를 소개, 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이를 위해 외부의 해석 솔버로부터 원 해석모델에서 산출한 부재 응력을 받아오고 이를 기준으로 최소 비용을 만족하는 단면형상을 찾는 전산최적설계 컴포넌트를 새롭게 개발하였다. 이를 활용하여 콘크리트 강도를 사전 가정하고 각 강도별로 1차 최적 단면형상을 산출한 다음 그 결과들을 비교 검토해 서로 다른 두 강도에 대한 단면형상이 최대한 유사한 지점에서 콘크리트 강도를 변경하는 최적설계 시나리오를 제안하였다. 이상의 프로세스는 현업 프로젝트를 수행하는 과정에서 특정 부재의 최적설계만을 위해 집중적으로 개발된 것이므로 구조적 관점에서 미시적이고 수학적 관점에 치중하였다는 한계를 가진다. 그러나 현업에의 적용을 위해 실용적 관점에서 알고리즘 및 프로세스를 강도 높게 검증, 보완한 결과물이므로 차후 발전적 적용 및 개발이 가능할 것으로 판단된다.
이 연구는 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 실제 프로젝트에 적용하는 과정에서 검증, 보완한 실용화 연구이다. 최적설계변수는 콘크리트 강도와 단면형상으로 구조엔지니어에 의해 수행된 1차적인 구조설계 결과를 바탕으로 상기 설계변수들을 순수하게 수치적 관점에서 전산최적화한 실례를 소개, 제시하는 것이 이 논문의 목적이다. 이를 위해 외부의 해석 솔버로부터 원 해석모델에서 산출한 부재 응력을 받아오고 이를 기준으로 최소 비용을 만족하는 단면형상을 찾는 전산최적설계 컴포넌트를 새롭게 개발하였다. 이를 활용하여 콘크리트 강도를 사전 가정하고 각 강도별로 1차 최적 단면형상을 산출한 다음 그 결과들을 비교 검토해 서로 다른 두 강도에 대한 단면형상이 최대한 유사한 지점에서 콘크리트 강도를 변경하는 최적설계 시나리오를 제안하였다. 이상의 프로세스는 현업 프로젝트를 수행하는 과정에서 특정 부재의 최적설계만을 위해 집중적으로 개발된 것이므로 구조적 관점에서 미시적이고 수학적 관점에 치중하였다는 한계를 가진다. 그러나 현업에의 적용을 위해 실용적 관점에서 알고리즘 및 프로세스를 강도 높게 검증, 보완한 결과물이므로 차후 발전적 적용 및 개발이 가능할 것으로 판단된다.
This research develops tools and strategies for optimizing RC column sections applied in tall buildings. Optimization parameters are concrete strength and section shape, the objective function for which is subject to several predefined constraints drawn from the original structural design. For this ...
This research develops tools and strategies for optimizing RC column sections applied in tall buildings. Optimization parameters are concrete strength and section shape, the objective function for which is subject to several predefined constraints drawn from the original structural design. For this purpose, we developed new components for StrAuto, a parametric modeling and optimization tool for building structure. The components receive from external analysis solvers member strengths calculated from the original design model, and output optimized column sections satisfying the minimum cost. Using these components, optimized sections are firstly obtained for each predefined concrete strength applied to the whole floors in the project building. The obtained results for each concrete strength are comparatively examined to determine the fittest sections which will also result in the fittest vertical zoning for concrete strength. The main optimization scenario for this is to search for the vertical levels where the identical optimized sections coincide for the two different concrete strengths in concern, and select those levels for the boundaries where a concrete strength will be changed to another. The optimization process provided in this research is a product of an intensive development designed for a specific member in a specific project. Thus, the algorithm suggested takes on a microscopic and mathematical approach. However, the technique has a lot of potential that it can further be extensively developed and applied for future projects.
This research develops tools and strategies for optimizing RC column sections applied in tall buildings. Optimization parameters are concrete strength and section shape, the objective function for which is subject to several predefined constraints drawn from the original structural design. For this purpose, we developed new components for StrAuto, a parametric modeling and optimization tool for building structure. The components receive from external analysis solvers member strengths calculated from the original design model, and output optimized column sections satisfying the minimum cost. Using these components, optimized sections are firstly obtained for each predefined concrete strength applied to the whole floors in the project building. The obtained results for each concrete strength are comparatively examined to determine the fittest sections which will also result in the fittest vertical zoning for concrete strength. The main optimization scenario for this is to search for the vertical levels where the identical optimized sections coincide for the two different concrete strengths in concern, and select those levels for the boundaries where a concrete strength will be changed to another. The optimization process provided in this research is a product of an intensive development designed for a specific member in a specific project. Thus, the algorithm suggested takes on a microscopic and mathematical approach. However, the technique has a lot of potential that it can further be extensively developed and applied for future projects.
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문제 정의
이 프로젝트는 이미 1차 구조설계가 완료된 시점에서 이를 사전 구속조건으로 활용하고 있는데 원안에 의한 최상층의 최대 횡변위를 검토한 결과 충분히 여유가 있는 것으로 판단되었다. 따라서 이상의 구속조건들에 따라 최적설계를 완료한 이후 최종 단계에서 최상층 횡변위가 H/500을 만족시키는지 여부만 확인하였다.
이로 인해 설계변수가 증가할 경우 최적화 시간이 기하급수적으로 증가할 수 있다. 또한 VE 설계 실무에서는 최적설계의 제약조건이 일반적으로 매우 한정돼 있으므로 이 연구에서는 최적설계를 축소적으로 적용하는 방법을 착안하기에 이르렀다. 실제 최근 실무에서는 고층 건물의 최적설계 시 골조를 축소해석하는 다양한 방법들이 제안되고 있다.
이 연구는 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 실제 프로젝트에 적용하는 과정에서 검증, 보완한 실용화 연구이다. 최적설계변수는 콘크리트 강도와 단면형상으로 구조엔지니어에 의해 수행된 1차적인 구조설계 결과를 바탕으로 상기 설계변수들을 순수하게 수치적 관점에서 전산최적화한 실례를 소개, 제시하는 것이 이 논문의 목적이다.
이 연구에서는 1차 구조설계가 완료된 초고층 건물의 기둥 중량을 최소화하는 한정된 최적설계만을 목표로 했으므로 이를 위해 다음과 같은 방법론을 고안하였다. 순수한 수학적 관점 하에서 반복 해석에 의해 기둥 단면을 전산 최적화할 경우 수직 부재의 특성 상 단면이 과도하게 축소되는 경향이 있다.
이 연구에서는 현업 적용을 목표로 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하는 전산최적설계 컴포넌트를 개발하고 이를 적용한 최적설계 프로세스를 제시하였다. 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
이 프로젝트는 1차 구조설계가 이미 완료된 VE 단계에서 제한적 수준의 기둥 최적설계만을 목표로 한 것으로 단면형상, 콘크리트 강도, 철근비 등의 설계변수들이 구조설계 원안에서 산출한 값들로부터 과도하게 벗어나지 않을 것을 요구하였다. 따라서 외부의 해석 솔버로부터 원 해석모델에서 산출한 하중값을 받아오고 이를 기준으로 최소 비용을 만족하는 단면형상을 찾는 StrAuto 컴포넌트를 새로 개발하게 되었다.
수직력을 담당하는 기둥의 특성 상 적정 수준의 제약 조건을 설정하지 않으면 단면 최적설계가 과도하게 이루어지는 경향이 있다. 이 프로젝트에서는 상기의 구속조건들이 초기부터 주어짐으로써 이를 피하고 최적설계의 효율을 높여 이에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있었다.
이 프로젝트의 궁극적 목표는 기둥 단면적을 최소화하고 콘크리트 강도를 낮춤으로써 부재 물량·비용을 절감하고 임대면적을 최대화하는 것이었다.
대상 건물은 철근콘크리트 구조의 62층 초고층 타워이다. 이미 1차 구조설계가 완료된 상태에서 VE 최적설계를 통해 비용 절감을 이루는 것이 이 프로젝트 용역의 최종 목적이었다. 해석을 위한 하중조합 및 철근콘크리트 강도는 Table 2, 3의 기준을 따랐다.
한편 실제 프로젝트에서는 설계변수에 대한 여러 구속조건들이 주어지므로 이를 목적함수에 대한 제약 조건으로 설정하고 알고리즘을 설계함으로써 최적설계의 효율을 높일 수 있다. 이에 이 연구에서는 한정적 범위 내에서 기둥의 단면형상 및 콘크리트 강도 최적화를 실시하는 최적설계 방법론을 제안하고 이를 수행하는 StrAuto 컴포넌트를 추가 개발하였다.
이 연구는 초고층 건물의 철근콘크리트 기둥 단면을 최적화하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 실제 프로젝트에 적용하는 과정에서 검증, 보완한 실용화 연구이다. 최적설계변수는 콘크리트 강도와 단면형상으로 구조엔지니어에 의해 수행된 1차적인 구조설계 결과를 바탕으로 상기 설계변수들을 순수하게 수치적 관점에서 전산최적화한 실례를 소개, 제시하는 것이 이 논문의 목적이다.
가설 설정
2) 유사한 거동을 보이는 기둥들을 평면 상 그룹으로 묶는다. 이후 수행되는 전산최적설계는 기둥 그룹을 기준으로 한다.
4) 원 구조설계에 의한 콘크리트 강도 수직조닝, 아웃 리거 위치 등을 기준으로 구조 엔지니어의 판단에 의해 콘크리트 강도를 사전 가정한다.
5) 사전 가정한 콘크리트 강도를 기준으로 단면형상에 대한 전산최적설계를 수행한다. 이로부터 사전 설정한 콘크리트 강도를 적용할 경우 요구되는 응력을 만족하는 각 층에서의 최소 단면을 구한다.
제안 방법
(2) 각 강도에 대한 최적 단면형상 결과들을 서로 비교 검토해 두 가지 강도에 대한 최적 단면형상이 동일층에서 가장 유사하게 바뀌는 곳을 강도가 바뀌는 경계층으로 설정한다.
(2) 단면형상을 재조정하여 모든 기둥 그룹이 콘크리트 강도에 대해 동일한 수직 조닝을 이루도록 한다.
(3) 단면형상을 재조정하여 모든 기둥 그룹이 콘크리트 강도에 대해 동일한 수직조닝을 이루도록 한다.
6) 사전 가정에서 적용한 모든 콘크리트 강도에 대해 각 강도를 건물 전 층에 동일하게 적용한 상태에서 단면형상에 대한 전산최적설계를 수행한다. 이로부터 각 강도를 전 층에 동일하게 적용할 경우 이로부터 응력을 만족하는 각 층에서의 최소 단면을 구한다.
8) 기둥 그룹별로 도출한 최적설계 결과를 그룹 간 비교 검토하여 다음 기준에 따라 단면형상 및 콘크리트 강도를 조정, 최종 결정한다.
9) 최종 결정된 기둥의 단면형상과 강도를 해석모델에 반영하고 최상층 횡변위가 H/500 기준을 만족하는지 확인한다.
1,2) StrAuto의 핵심 기술은 파라메트릭 기법에 의해 물리적 형상을 실시간 변경 가능한 해석모델과 SAP2000, Etabs 등의 상용 구조해석솔버를 연동시키는 API에 있다. StrAuto의 최적설계 컴포넌트는 구조체 형상을 제어하는 파라미터들을 관리하면서 해석모델을 생성, 변환해 외부의 구조해석 솔버로 보내고 그 해석 결과를 실시간 피드백 받아 평가한다. 그리고 평가된 해석 결과가 특정 목표치에 도달할 때까지 새로운 파라미터 조합을 생성함으로써 해석모델을 진화시킨다.
그 다음 다섯 개 기둥 그룹에 대해 각각 단면형상 대안 그룹을 생성하였다. 이 프로젝트에서는 모두 사각 기둥을 사용하였으므로 단면형상의 정의구간은 원 구조설계안에 준하여 건축계획이 허용하는 한의 범위까지 단면의 가로, 세로 길이를 100 mm씩 변경함으로써 설정하였다.
원안에서는 B80, B70, B60의 세 가지 콘크리트 강도를 적용하였으나 부재 물량비용의 절감을 위해 B40 강도를 새롭게 도입할 것이 요구되었다. 따라서 B80, B70, B60, B40의 총 네 가지 강도에 대해 각 강도를 건물 전 층에 적용하고 단면형상 최적화를 실시하였다(2.5절 f 단계). 이 결과에 근거해 2.
이 프로젝트는 1차 구조설계가 이미 완료된 VE 단계에서 제한적 수준의 기둥 최적설계만을 목표로 한 것으로 단면형상, 콘크리트 강도, 철근비 등의 설계변수들이 구조설계 원안에서 산출한 값들로부터 과도하게 벗어나지 않을 것을 요구하였다. 따라서 외부의 해석 솔버로부터 원 해석모델에서 산출한 하중값을 받아오고 이를 기준으로 최소 비용을 만족하는 단면형상을 찾는 StrAuto 컴포넌트를 새로 개발하게 되었다. 컴포넌트를 위해 고안한 최적설계 함수는 다음과 같다.
마지막으로 최종 결정된 기둥의 단면형상과 강도를 해석모델에 반영하고 최상층 횡변위가 H/500 기준을 만족하는지 확인한다. 이와 같은 프로세스에 근거, 실제 프로젝트에 적용한 상세 프로세스는 2.
그러나 이로 인한 영향은 크지 않을 것으로 판단된다. 비용은 산출된 콘크리트 부피에 콘크리트 강도별 공사 가격을 곱해 산정하였다.
단면 최적설계에 의한 비용 절감 효과를 분석하기 위해 최적화된 부재의 부피 및 중량을 계산하고 이를 실제 비용으로 환산한 결과는 Table 6과 같다. 비용은 이 프로젝트의 발주처에서 제공한 각 콘크리트 강도별 단가를 해당 강도가 적용된 콘크리트 총 부피에 곱해 산출하였다. 최적화 결과 부재 부피 및 중량은 원안의 88.
3은 단면형상 최적설계의 최종 결과이다. 원안에서는 각 기둥 그룹별로 세 가지 단면형상만 적용하고 있는데 최적설계안에서는 적용된 단면형상이 매우 세분화 되었다. 붉은색 배경의 셀을 제외하고 대부분의 단면크기가 원안보다 축소된 것을 확인할 수 있다.
이 연구에서 제안하는 최적설계기법은 실제 초고층 프로젝트의 특정 구조부재에 대한 최적설계를 위해 집중 개발된 것이므로 구조적 관점에서 매우 한정된 최적화만을 수행한다. 그러나 반대로 실제 프로젝트에 적용해 성공적인 VE 성과를 도출했으므로 이론적 제안에 그치지 않는 현업 적용에 의의가 있다.
그 다음 다섯 개 기둥 그룹에 대해 각각 단면형상 대안 그룹을 생성하였다. 이 프로젝트에서는 모두 사각 기둥을 사용하였으므로 단면형상의 정의구간은 원 구조설계안에 준하여 건축계획이 허용하는 한의 범위까지 단면의 가로, 세로 길이를 100 mm씩 변경함으로써 설정하였다.
기둥 단면크기 및 콘크리트 강도는 1차 구조설계 결과로 산출된 값 이하를 정의구간으로 설정한다. 이로부터 단면 정의구간 내에서 산출된 부재력을 만족하는 최소 단면크기를 산출하는 StrAuto 컴포넌트를 개발하였다.
파라메트릭 모델링 컴포넌트에 의해 구조체 형상, 부재 단면형상, 치수를 매개변수(parameter) 로 수많은 해석모델 대안을 자동생성하는 것이 가능하다. 이를 솔버 컨트롤 컴포넌트에 의해 외부의 구조해석 패키지와 연동하여 자동화된 구조해석을 수행하고 그 결과를 실시간 추출함으로써 유전자 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing) 알고리즘에 기반한 자동 최적화를 수행한다.
3 내 1열). 이와 같은 과정을 전 기둥 그룹에 대해 반복하고 각 기둥 그룹에서의 최소 단면형상 결과표들을 다시 비교 검토하여 최종적으로 모든 기둥 그룹에 대해 동일한 층에서 합리적인 강도 조닝이 이루어질 수 있도록 단면형상을 조정, 최종 선택한다.
이후의 최적설계는 StrAuto에 의한 전산 최적 결과에 근거해 설계자의 경험적 판단이 개입되는 과정이다. 즉 5가지 강도 등급에 대해 각 강도가 건물 전층에 동일하게 적용된 상태에서 각 층에서 필요한 부재력을 만족시키는 최소 기둥 단면을 산출했으므로 총 다섯 가지 결과표를 얻게 된다. 이 다섯 가지 결과표를 설계자가 비교 분석해 강도가 바뀌는 경계층에서 해당 강도들에 대한 최적 단면형상이 동일하거나 가장 유사한 것을 선택함으로써 동일 층을 경계로 강도와 단면이 동시에 변경되는 것을 막는다.
4-8) 일반적으로 표준적인 목적함수는 구조물의 중량, 부피, 비용의 산정식으로 이를 최소화하는 것이 목표이며 제약조건은 구조물 각 층의 층간변위율이 된다. 최적설계 대상은 단순 콘크리트골조로 이루어진 샘플 해석모델을 상정하고, 설계영역에 대한 탐색을 적정 수준으로 제한하기 위해 부재 단면의 형상 및 크기를 적정 범위 내에서 제한하고 부재력에 근거해 부재를 그루핑한다. 그리고 층간변위를 제어하는 제어식을 목적함수에 대입함으로써 최종적인 최적설계함수식을 유도한다.
원 구조설계안에서는 평면 상 각각 다른 단면형상을 적용한 세 가지 기둥 그룹이 존재했다. 최적설계를 위해 기둥의 실제 거동에 따라 이를 Fig. 1과 같이 다섯 개 그룹으로 세분하였다. 이는 1차 구조설계안의 해석 결과에 근거했으며, 서로 다른 거동을 보이는 기둥들을 보다 세분한 결과이다.
대상 데이터
대상 건물은 철근콘크리트 구조의 62층 초고층 타워이다. 이미 1차 구조설계가 완료된 상태에서 VE 최적설계를 통해 비용 절감을 이루는 것이 이 프로젝트 용역의 최종 목적이었다.
이 논문에서 다루는 기법은 기본적인 구조설계가 이미 완료된 상태, 즉 콘크리트 강도, 부재 단면형상이 1차적으로 결정된 상태를 가정하고 이후 이루어지는 VE 단계에서의 기둥 단면형상 최적화만을 대상으로 한다. 즉 이는 기타 구조적 제한조건들이 모두 고정된 상태에서 부재 중량을 최소화하는 순수한 수학적 관점 하에서 수행되는 최적화 기법이다.
이론/모형
이 연구에서 활용한 최적전산설계 도구는 연구진이 개발한 파라메트릭 구조설계 자동화 소프트웨어 StrAuto이다. StrAuto는 구조해석모델의 완전한 파라메트릭 모델링 기능을 지원하는 컴포넌트들과 SAP2000, ETABS 등의 상용 구조해석 솔버들과 연동하여 이들을 컨트롤하는 컴포넌트들로 구성된다.
성능/효과
1,2) StrAuto의 핵심 기술은 파라메트릭 기법에 의해 물리적 형상을 실시간 변경 가능한 해석모델과 SAP2000, Etabs 등의 상용 구조해석솔버를 연동시키는 API에 있다. StrAuto의 최적설계 컴포넌트는 구조체 형상을 제어하는 파라미터들을 관리하면서 해석모델을 생성, 변환해 외부의 구조해석 솔버로 보내고 그 해석 결과를 실시간 피드백 받아 평가한다.
그러나 반대로 실제 프로젝트에 적용해 성공적인 VE 성과를 도출했으므로 이론적 제안에 그치지 않는 현업 적용에 의의가 있다. 또한 한정적 설계변수의 수치적 최적화에 집중하였으므로 미시적 최적설계라는 한계를 가지나 역으로 실제 제약조건을 반영, 특정 구조 부재의 강도 높은 상향식(bottom-up 개발) 프로세스를 정립함으로써 이후 실제 프로젝트에 발전적인 적용과 개발이 가능하다는 의의를 가진다.
즉 5가지 강도 등급에 대해 각 강도가 건물 전층에 동일하게 적용된 상태에서 각 층에서 필요한 부재력을 만족시키는 최소 기둥 단면을 산출했으므로 총 다섯 가지 결과표를 얻게 된다. 이 다섯 가지 결과표를 설계자가 비교 분석해 강도가 바뀌는 경계층에서 해당 강도들에 대한 최적 단면형상이 동일하거나 가장 유사한 것을 선택함으로써 동일 층을 경계로 강도와 단면이 동시에 변경되는 것을 막는다. 이때 시공 효율 상 동일 단면이 최소 3개 층 이상에서 유지되도록 한다.
한편 초고층 구조설계는 통상 최상층의 횡변위 제어에 의해 이루어지는데 이 프로젝트에서는 횡변위를 최적설계 구속조건으로 활용하지 않았다. 이 프로젝트는 이미 1차 구조설계가 완료된 시점에서 이를 사전 구속조건으로 활용하고 있는데 원안에 의한 최상층의 최대 횡변위를 검토한 결과 충분히 여유가 있는 것으로 판단되었다. 따라서 이상의 구속조건들에 따라 최적설계를 완료한 이후 최종 단계에서 최상층 횡변위가 H/500을 만족시키는지 여부만 확인하였다.
비용은 이 프로젝트의 발주처에서 제공한 각 콘크리트 강도별 단가를 해당 강도가 적용된 콘크리트 총 부피에 곱해 산출하였다. 최적화 결과 부재 부피 및 중량은 원안의 88.73% 수준으로 감소하였으며 비용은 원안의 87.19%로 약 13%의 비용 절감 효과를 달성하였다.
후속연구
3) 이 기법의 제약조건 설정 부분을 구조적 관점에서 보강하고 최소 단면형상을 조정·선택하는 부분을 보다 체계적이고 완전한 전산 알고리즘으로 발전시킨다면 이는 실용적 관점에서 매우 유용한 도구가될 것이다.
이때 시공 효율 상 동일 단면이 최소 3개 층 이상에서 유지되도록 한다. 이와 같은 비교 분석 과정은 테스트할 콘크리트 강도 수가 늘어날 경우 전산화가 가능할 것으로 판단되는데 이 연구에서는 수동으로 충분히 조정 가능하였으므로 이와 관련한 컴포넌트는 후속 개발 예정이다.
한편 초고층 구조설계는 통상 최상층의 횡변위 제어에 의해 이루어지는데 이 프로젝트에서는 횡변위를 최적설계 구속조건으로 활용하지 않았다. 이 프로젝트는 이미 1차 구조설계가 완료된 시점에서 이를 사전 구속조건으로 활용하고 있는데 원안에 의한 최상층의 최대 횡변위를 검토한 결과 충분히 여유가 있는 것으로 판단되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
StrAuto는 무엇으로 구성되어 있는가?
이 연구에서 활용한 최적전산설계 도구는 연구진이 개발한 파라메트릭 구조설계 자동화 소프트웨어 StrAuto이다. StrAuto는 구조해석모델의 완전한 파라메트릭 모델링 기능을 지원하는 컴포넌트들과 SAP2000, ETABS 등의 상용 구조해석 솔버들과 연동하여 이들을 컨트롤하는 컴포넌트들로 구성된다. 파라메트릭 모델링 컴포넌트에 의해 구조체 형상, 부재 단면형상, 치수를 매개변수(parameter) 로 수많은 해석모델 대안을 자동생성하는 것이 가능하다.
StrAuto의 솔버 컨트롤 컴포넌트는 어떠한 역할을 수행하는가?
파라메트릭 모델링 컴포넌트에 의해 구조체 형상, 부재 단면형상, 치수를 매개변수(parameter) 로 수많은 해석모델 대안을 자동생성하는 것이 가능하다. 이를 솔버 컨트롤 컴포넌트에 의해 외부의 구조해석 패키지와 연동하여 자동화된 구조해석을 수행하고 그 결과를 실시간 추출함으로써 유전자 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing) 알고리즘에 기반한 자동 최적화를 수행한다.
특정 구속조건을 만족시키는 수많은 형상대안을 만들어내는 것을 가능하게 하는 StrAuto의 원리는 무엇인가?
StrAuto는 파라메트릭 기법에 의해 구조부재의 단면정보를 관리하고 형상을 만들어내며 이를 구조해석 솔버와 연계 가능한 정보로 가공해낸다. 이러한 원리에 의해 특정 구속조건을 만족시키는 수많은 형상대안을 만들어내는 것이 가능한데 특히 구조부재의 단면속성 및 형상을 변수로 설정하면 세밀한 속성 및 형상 변화에 따른 수많은 대안을 비교 평가하고 최적안을 도출하는 것이 가능 하다.
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