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AI-Helper
본 연구에서는 일만적인 제약조건을 갖는 구조최적화를 위한 새로운 알로리즘인 Neural Dynamics 모델을 제시하였다. 이 모델을 구성하는 동적시스템은 Exterior penalty function method, Lyapunov stability theorem, Kuhn-Tucker conditions의 개념을 종합하여 미분방정식으로 개발되었으며, 이는 Network의 Topology는 설계변수를 나타내는 변수 Layer와 제약조건을 표현하는 제약함수 Layer로 구성되명, 최적화문 제에 주어진 하중 조합의 수에 따라 확장가능하다. 그리고 개발된 모델은 구조최적화 알고리즘 평가의 중요 한 기준인 시작점에 무관하게 최적해로 접근하는 Global Convergence 그리고 목적함수의 값이 증가함이 없 이 최적해로 접근하는 Robustness와 같은 특징을 가지고 있다. 본 모델의 구조최적설계에의 적용 및 분석은 철골 프레임의 최적소성설계와 철골 입체 트러스의 최조중량설계 예를 이용하여 다음 논문에 기술되어 있다.
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