KR101628823B1 - 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화하는 유한요소 모델링부; 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하며, 경계 라인을 기준으로 경계 요소를 정의하고, 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행하는 후보 해 선택부; 및 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하고, 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하며, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정하는 최적 해 결정부를 포함하고, 상기 후보 해 선택부는 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다.

Description

조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치 및 방법{METHOD AND DEVICE FOR OPTIMIZING TOPOLOGICAL SHAPE OF STRUCTURES BASED ON HARMONY SEARCH METHOD}

본 발명의 실시예들은 조화 탐색법을 이용하여 구조물의 위상 및 형상을 동시에 최적화하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

구조 최적화(structural optimization)의 목적은 구조물의 응력 제한이나 체적 제한과 같은 제약조건을 만족하면서 가장 최고의 성능을 끌어낼 수 있는 구조물의 형태를 구하는 방법이다. 설계자의 요구조건에 따라 구조 최적화는 크기(sizing), 형상(shape), 그리고 위상(topology) 최적화로 나누어지며, 특히 본 발명에서 주목한 위상 최적화의 경우 초기 구조물의 위상을 전혀 고려하지 않고 작용하는 경계조건과 하중조건만을 고려하여 최적의 위상을 찾아내는 방법이며, 형상 최적화의 경우 구조물의 경계면을 정의하는 변수를 최적화하는 것을 말한다.

이 두 가지의 최적화를 동시에 수행하기 위해 제안된 방법으로는 LSM이 있다. 해밀턴-자코비(Hamilton-Jacobi) 방정식을 이용하여 구조물의 경계를 최적화, 즉 형상 최적화를 수행하며, 초기 형태에 많은 구멍을 생성하거나 Hamilton-Jacobi 방정식에 형상 민감도만이 아닌 위상(구멍) 민감도를 표현하는 항을 추가하게 되면 형상 최적화와 위상 최적화가 동시에 수행된다. 하지만, 이 방법에는 몇 가지 문제점이 있다는 점이 확인되었고 HS의 전역해를 탐색하는 효율적 특성에 주목하여 새로운 아이디어의 계발이 필요하다.

종래 연구에서 레벨셋법(level set method, LSM)을 이용하여 위상 및 형상 최적화를 동시에 수행하기 위한 연구가 많이 진행되었고, 초기에 최적화할 구조물에 많은 구멍을 만들어 위상 및 형상 최적화를 수행하는 방법과, LSM에서 형상 최적화를 수행하기 위한 식인 Hamilton-Jacobi 방정식에 위상(구멍)에 대한 민감도 항을 추가하여 최적화를 수행하는 방법 등이 제안된 바 있다. 또한, PFM(Phase Field Method)을 이용하여 초기에 많은 구멍을 생성하여 위상 및 형상 최적화를 수행하는 방법도 제안된 바 있다.

상기 LSM을 이용하여 위상 및 형상 최적화를 수행할 경우, 리메싱(remeshing)을 수행하지 않고 유한요소 해석을 수행하기 위해 구조물의 경계에 존재하는 각 요소에 할당된 재료의 양을 근사적으로 계산하는 방법들이 존재한다. 일반적으로 하기 수학식 1과 같이 근사화 된 헤비사이드 함수(Heaviside function)을 사용, 즉 경계면에 존재하는 요소들을 구조물 요소, 혹은 구조물이 아닌 요소로 확연히 구분하는 것이 아닌 중간 값들로 처리하겠다는 것을 의미하고 있다.

이와 같이 설계 변수가 이산화 되어 있지 않고 연속화 되어 있는 경우, 각 변수가 최적값을 찾기 위한 계산 시간이 상당히 오래 걸리고, 이런 방법들은 계산 시간 면에서 보았을 때 효율적이지 않다. 또한, 상기 LSM과 PFM을 이용하여 초기에 구멍의 개수를 다르게 만들고 최적화를 수행할 경우, 최종적으로 나오는 두 개의 위상 및 형상이 다르게 나타난다.

또한, 상기 LSM은 많은 최적화 변수에 의해 위상 및 형상의 결과가 다르게 나타난다. 특히, 초기에 구멍을 생성하지 않고 최적화를 시작하게 될 경우, 하기 수학식 2와 같이 기존의 Hamilton-Jacobi 방정식에 위상(구멍) 민감도(g)에 대한 항이 추가됨으로써 그 항에 대한 가중치(w)에 따라 최적화 결과가 크게 변한다.

[수학식 1]

[수학식 2]

관련 선행기술로는 등록특허공보 제10-1134196호(발명의 명칭: 무선 통신 네트워크에서 ABC 알고리즘을 이용하는 LAP 최적 설계 방법 및 그 장치, 등록일자: 2012년 3월 30일)가 있다.

본 발명의 일 실시예는 전체 설계 영역을 조화롭게 탐색하는 조화 탐색법 및 경계 요소에 기반한 위치 보정을 이용하여 구조물의 위상 및 형상을 동시에 최적화함으로써, 전역 탐색 능력 및 수렴 속도를 개선할 수 있는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치 및 방법을 제공한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화하는 유한요소 모델링부; 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하며, 경계 라인을 기준으로 경계 요소를 정의하고, 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행하는 후보 해 선택부; 및 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하고, 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하며, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정하는 최적 해 결정부를 포함하고, 상기 후보 해 선택부는 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다.

상기 탐색의 횟수는 상기 경계 요소의 수에 대응되며, 상기 후보 해 선택부는 상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다.

상기 후보 해 선택부는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 상기 경계 요소를 정의할 수 있다.

상기 후보 해 선택부는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 두 블록이 포함되도록 상기 경계 요소를 정의할 수 있다.

상기 후보 해 선택부는 상기 이산화된 각 요소의 위치에서 상기 각 요소의 민감도 수를 계산하고, 상기 민감도 수를 이용하여 상기 각 요소의 적합도를 계산하며, 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 경계 라인을 정의할 수 있다.

상기 최적 해 결정부는 기억회상(HMCR: Harmony Memory Considering Rate)과 피치조정(PAR: Pitch Adjusting Rate)의 확률적 선택을 통하여 상기 각 요소의 위치를 보정할 수 있다.

상기 최적 해 결정부는 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별하고, 상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 상기 구조물의 목적함수를 결정할 수 있다.

상기 최적 해 결정부는 상기 화음기억공간을 이용하여 상기 구조물의 목적함수에 따른 민감도 수를 계산할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법은 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 유한요소 모델링부에서, 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화하는 단계; 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 후보 해 선택부에서, 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하는 단계; 상기 후보 해 선택부에서, 경계 라인을 기준으로 경계 요소를 정의하는 단계; 상기 후보 해 선택부에서, 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행하는 단계; 상기 후보 해 선택부에서, 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계; 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 최적 해 결정부에서, 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하는 단계; 상기 최적 해 결정부에서, 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하는 단계; 및 상기 최적 해 결정부에서, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정하는 단계를 포함한다.

상기 탐색의 횟수는 상기 경계 요소의 수에 대응되며, 상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계는 상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 경계 요소를 정의하는 단계는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 상기 경계 요소를 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 경계 요소를 정의하는 단계는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 두 블록이 포함되도록 상기 경계 요소를 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법은 상기 후보 해 선택부에서, 상기 이산화된 각 요소의 위치에서 상기 각 요소의 민감도 수를 계산하는 단계; 및 상기 후보 해 선택부에서, 상기 민감도 수를 이용하여 상기 각 요소의 적합도를 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 경계 라인을 정의하는 단계는 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 경계 라인을 정의하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 각 요소의 위치를 보정하는 단계는 기억회상(HMCR: Harmony Memory Considering Rate)과 피치조정(PAR: Pitch Adjusting Rate)의 확률적 선택을 통하여 상기 각 요소의 위치를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하는 단계는 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별하는 단계; 상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 상기 구조물의 목적함수를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 전체 설계 영역을 조화롭게 탐색하는 조화 탐색법 및 경계 요소에 기반한 위치 보정을 이용하여 구조물의 위상 및 형상을 동시에 최적화함으로써, 전역 탐색 능력 및 수렴 속도를 개선할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치를 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 2 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 조화 탐색법을 이용한 위상 및 형상 동시 최적화 문제의 실시예들을 도시한 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 형상 최적화 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 정의된 경계 요소를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 경계 요소를 정의하기 전 구조물 요소의 위치, 및 이를 기반으로 정의된 경계 요소를 도시한 도면이다.

본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치를 설명하기 위해 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치(100)는 유한요소 모델링부(110), 후보 해 선택부(120), 최적 해 결정부(130), 및 제어부(140)를 포함할 수 있다.

상기 유한요소 모델링부(110)는 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화한다.

이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 설계 영역을 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소로 이산화함으로써, 기존 최적화 기법인 SIMP에서 발생하는 회색 영역을 해결하여 최적화되어 나온 형상의 경계면을 확실히 정의할 수 있도록 한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 구조물의 초기 체적과 목표 체적이 동일하도록, 상기 설계 영역 내에서 상기 구조물 요소의 수를 일정하게 설정할 수 있다. 즉, 상기 구조물 요소의 수는 상기 설계 영역 내에서 처음부터 목표로 하는 체적에 맞게 일정한 개수로 정해질 수 있다.

이로써, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 설계 영역 내에서 상기 구조물 요소의 수를 처음부터 목표로 하는 체적에 맞게끔 일정하게 함으로써, 상기 구조물의 초기 체적과 목표 체적이 동일하도록 하여 최적화 하는 데에 소요되는 계산시간을 감소시킬 수 있다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 최종적으로 구조물이 되어야 하는 요소를 상대적으로 빠르게 찾을 수 있어, 상기 구조물의 형상 최적화 문제들을 효율적으로 개선할 수 있게 된다.

상기 후보 해 선택부(120)는 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행한다. 또한, 상기 후보 해 선택부(120)는 상기 유한요소 해석의 수행 결과에 기초하여 상기 이산화된 각 요소의 위치에서 각 요소의 민감도 수를 계산할 수 있다.

상기 후보 해 선택부(120)는 상기 민감도 수를 이용하여 상기 각 요소의 적합도를 계산하며, 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 경계 라인을 정의할 수 있다. 상기 후보 해 선택부(120)는 상기 경계 라인을 기준으로 경계 요소를 정의한다.

즉, 상기 후보 해 선택부(120)는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 상기 경계 요소를 정의할 수 있다.

이때, 상기 후보 해 선택부(120)는 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 하나의 블록이 포함되도록 상기 경계 요소를 정의할 수 있다.

즉, 상기 경계 요소는 상기 경계 라인을 기준으로 상기 경계 라인과 수직 방향으로 안쪽과 바깥쪽에 각각 하나의 블록씩 형성될 수 있다.

구체적으로, 상기 후보 해 선택부(120)는 도 8에 도시된 바와 같이 경계 요소를 정의하기 전에 위치한 구조물 요소에 대해, 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 한 블록이 포함되도록 상기 경계 요소를 정의할 수 있다. 도 8에서, 연한 회색 블록은 경계 요소를 나타낸다.

상기 후보 해 선택부(120)는 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행한다. 즉, 상기 후보 해 선택부(120)는 무작위로 해의 벡터를 생성하여 그 해(후보 해)를 구하고, 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장할 수 있다. 다시 말해, 상기 화음기억공간(HM)에는 무작위하게 구성된 후보 해가 저장될 수 있다.

이와 같이 상기 화음기억공간(HM)에 저장된 후보 해는, 해 벡터를 목적함수에 대입하여 계산된 목적함수의 결과값이 좋은지 나쁜지에 따라 상기 화음기억공간(HM)에 그대로 남게 될지, 아니면 상기 화음기억공간(HM)에서 지워지게 될지가 결정될 수 있다.

즉, 상기 화음기억공간(HM)에 저장된 후보 해는, 상기 목적함수의 결과값이 좋으면 상기 화음기억공간(HM)에 그대로 남게 되고, 반면에 나쁘면 상기 화음기억공간(HM)에서 지워지게 된다.

한편, 상기 후보 해 선택부(120)는 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다. 여기서, 상기 탐색의 횟수는 상기 경계 요소의 수에 대응될 수 있다.

즉, 상기 후보 해 선택부(120)는 상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다.

상기 최적 해 결정부(130)는 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정한다. 이때, 상기 최적 해 결정부(130)는 기억회상(HMCR: Harmony Memory Considering Rate)과 피치조정(PAR: Pitch Adjusting Rate)의 확률적 선택을 통하여 상기 각 요소의 위치를 보정할 수 있다.

보다 구체적으로, 상기 기억회상(HMCR)은 기존의 화음기억공간(HM)에서 채택될 확률(HMCR)에 근거하여 후보 해를 선택하는 확률적 선택 방법을 말한다. 그리고, 상기 피치조정(PAR)은 상기 기억회상(HMCR)에서 선택된 후보 해에 대해 어느 정도 조율을 하는 과정을 말한다.

즉, 상기 피치조정(PAR)은 상기 기억회상(HMCR)에서 선택된 후보 해를 기준으로, 실행 가능 영역의 전 방향으로 주변 영역 내의 목적함수 값들을 탐색하여 해가 갱신할 수 있는 방향이 존재하면 그 방향으로 이동하여 피치를 조정하는 것을 가리킨다.

상기 기억회상(HMCR) 및 상기 피치조정(PAR)은 아래의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. 즉, 상기 최적 해 결정부(130)는 하기 수학식 3을 이용하여 상기 기억회상(HMCR) 및 상기 피치조정(PAR)의 확률적 선택을 함으로써 상기 각 요소의 위치를 보정할 수 있다.

[수학식 3]

상기 최적 해 결정부(130)는 상기 위치가 보정된 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM)에 저장할 수 있다.

이를 위해, 상기 최적 해 결정부(130)는 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별하고, 상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 구조물의 목적함수를 결정할 수 있다.

이때, 상기 각 요소의 중요도는 상기 각 요소의 적합도와 반비례 관계를 가질 수 있다. 즉, 상기 각 요소의 중요도는 상기 각 요소의 적합도가 낮을수록 높아지고 상기 각 요소의 적합도가 높을수록 낮아지게 된다.

상기 최적 해 결정부(130)는 상기 각 요소의 상대적인 중요도가 더 높은 값이 상기 후보 해를 상기 화음기억공간(HM)에 저장(유지)할 수 있다.

반면에, 상기 최적 해 결정부(130)는 상기 각 요소의 상대적인 중요도가 더 낮은 값이 상기 후보 해를 상기 화음기억공간(HM)에서 삭제할 수 있다.

상기 최적 해 결정부(130)는 상기 화음기억공간(HM)에 대하여 목적함수를 계산할 수 있다. 상기 최적 해 결정부(130)는 상기 화음기억공간(HM)을 이용하여 상기 목적함수에 따른 민감도 수를 계산할 수 있다.

상기 최적 해 결정부(130)는 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정한다. 반면에, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하지 않으면, 상기 최적 해 결정부(130)는 유한요소 해석 및 민감도 수 계산 단계로 리턴(return)하여 상기 수렴조건을 만족할 때까지 그 이하의 단계들을 순차적으로 반복 수행할 수 있다(도 4 참조).

상기 제어부(140)는 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치(100), 즉 상기 유한요소 모델링부(110), 상기 후보 해 선택부(120), 상기 최적 해 결정부(130) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.

도 2 내지 도 3은 본 발명의 일 실시예에 있어서, 조화 탐색법을 이용한 위상 및 형상 동시 최적화 문제의 실시예들을 도시한 도면이다. 구체적으로, 도 2는 HS(Hamony Search)를 이용한 외팔보(cantilever beam) 문제의 일 실시예를 나타낸 도면이고, 도 3은 HS를 이용한 다리(bridge) 문제의 일 실시예를 나타낸 도면이다.

먼저, 외팔보와 관련하여 정의된 문제는 도 2의 (a)에 도시된 바와 같다. 이러한 필렛의 위상 및 형상 최적화를 위한 최적화 초기 형태는 도 2의 (b)에 도시된 바와 같다. 도 2의 (b)에 도시된 초기 형태를 기반으로 HS를 이용한 일련의 위상 및 형상 최적화 과정을 거치면 도 2의 (c)와 같이 최적화된 위상 및 형상이 도출된다.

다음으로, 다리와 관련하여 정의된 문제는 도 3의 (a)에 도시된 바와 같다. 이러한 다리의 위상 및 형상 최적화를 위한 최적화 초기 형태는 도 3의 (b)에 도시된 바와 같다. 도 3의 (b)에 도시된 초기 형태를 기반으로 HS를 이용한 일련의 위상 및 형상 최적화 과정을 거치면 도 3의 (c)와 같이 최적화된 위상 및 형상이 도출된다.

도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.

구체적으로, 도 4는 위상 및 형상 동시 최적화 방법의 전체 흐름도를 나타내고, 도 5는 도 4의 위상 및 형상 동시 최적화 방법에서 확률 선택을 통해 각 요소의 위치를 보정하는 과정의 상세 흐름도를 나타내며, 도 6은 도 4의 위상 및 형상 최적화 방법에서 후보 해를 화음기억공간(HM)에 저장하는 과정의 상세 흐름도를 나타낸다. 참고로, 상기 위상 및 형상 동시 최적화 방법은 도 1의 위상 및 형상 동시 최적화 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.

먼저 도 4를 참조하면, 단계(410)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시한다. 이에 따라, 상기 설계 영역은 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화될 수 있다.

다음으로, 단계(420)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력한다.

다음으로, 단계(430)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하고 각 요소의 민감도 수를 계산한다.

다음으로, 단계(440)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 민감도 수에 기초하여 상기 각 요소의 적합도를 계산한다.

다음으로, 단계(450)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 경계 라인을 기준으로 상기 구조물의 경계 요소를 정의한다.

다음으로, 단계(460)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행한다.

다음으로, 단계(470)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의한다.

여기서, 상기 탐색의 횟수는 상기 경계 요소의 수에 대응된다. 따라서, 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의할 수 있다.

다음으로, 단계(475)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정한다. 이때, 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 기억회상(HMCR)과 피치조정(PAR)의 확률적 선택을 통하여 상기 각 요소의 위치를 보정할 수 있다.

즉, 도 5에 도시된 바와 같이, 단계(510)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 기억회상(HMCR)의 확률적 선택을 수행한다. 이때, 상기 HMCR의 값이 미리 설정된 기준치(예: 0.85) 미만이면(510의 "예" 방향), 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 단계(520)을 수행한다.

즉, 단계(520)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 피치조정(PAR)의 확률적 선택을 수행한다. 이때, 상기 PAR의 값이 미리 설정된 기준값(예: 0.45) 이상이면(520의 "아니오" 방향), 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 도 4의 단계(460)으로 리턴하여 전 경계 영역에 대한 랜덤 탐색을 다시 수행한다.

반면, 상기 PAR의 값이 미리 설정된 기준값 미만이면(520의 "예" 방향), 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 도 4의 단계(480)을 수행한다. 또한, 상기 HMCR의 값이 미리 설정된 기준치 이상이면(510의 "아니오" 방향), 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 도 4의 단계(480)을 수행한다.

다시 도 4를 참조하면, 단계(480)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM)에 저장한다.

구체적으로, 도 6을 참조하면, 단계(610)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별한다. 이후, 단계(620)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 상기 후보 해를 상기 화음기억공간(HM)에 저장한다.

다시 도 4를 참조하면, 단계(485)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 화음기억공간(구조물)에 대하여 유한요소 해석을 수행한다.

다음으로, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면(490의 "예" 방향), 단계(495)에서 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 후보 해를 최적 해로 결정한다.

하지만, 상기 수렴조건을 만족하지 못하면(490의 "아니오" 방향), 상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치는 상기 단계(430)로 리턴하여 상기 수렴조건을 만족할 때까지 각 단계들(430~485)을 순차적으로 반복 수행한다.

본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

110: 유한요소 모델링부
120: 후보 해 선택부
130: 최적 해 결정부
140: 제어부

Claims (15)

1. 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화하는 유한요소 모델링부;
   상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하며, 상기 이산화된 각 요소의 적합도에 기초하여 정의되는 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 두 블록이 포함되도록 경계 요소를 정의하고, 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행하는 후보 해 선택부; 및
   상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하고, 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하며, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정하는 최적 해 결정부
   를 포함하고,
   상기 후보 해 선택부는
   상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의하고,
   상기 최적 해 결정부는
   기억회상(HMCR: Harmony Memory Considering Rate)을 통해 확률적으로 후보 해를 선택하고, 피치조정(PAR: Pitch Adjusting Rate)을 통해 상기 기억회상에서 선택된 후보 해를 기준으로 실행 가능 영역의 전 방향으로 주변 영역 내의 목적함수 값들을 탐색하여 해가 갱신될 수 있는 방향이 존재하면 그 방향으로 이동하여 피치를 조정함으로써 상기 각 요소의 위치를 보정하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 탐색의 횟수는
   상기 경계 요소의 수에 대응되며,
   상기 후보 해 선택부는
   상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치.
   
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 후보 해 선택부는
   상기 이산화된 각 요소의 위치에서 상기 각 요소의 민감도 수를 계산하고, 상기 민감도 수를 이용하여 상기 각 요소의 적합도를 계산하며, 상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 경계 라인을 정의하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치.
   
6. 삭제
7. 제1항에 있어서,
   상기 최적 해 결정부는
   상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별하고, 상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 상기 구조물의 목적함수를 결정하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 최적 해 결정부는
   상기 화음기억공간을 이용하여 상기 구조물의 목적함수에 따른 민감도 수를 계산하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 장치.
   
9. 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 유한요소 모델링부에서, 구조물에 대해 설계 영역을 정의하고, 상기 설계 영역에 대해 유한요소 모델링을 실시하여 구조물 요소와 비구조물 요소로 이산화하는 단계;
   상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 후보 해 선택부에서, 상기 구조물에 작용하는 경계 조건 및 하중 조건을 입력하고, 입력된 상기 경계 조건 및 상기 하중 조건에 기초하여 유한요소 해석을 수행하는 단계;
   상기 후보 해 선택부에서, 상기 이산화된 각 요소의 적합도에 기초하여 정의되는 경계 라인을 기준으로 상기 구조물 요소와 상기 비구조물 요소의 양 방향으로 각각 나란히 인접한 두 블록이 포함되도록 경계 요소를 정의하는 단계;
   상기 후보 해 선택부에서, 상기 경계 요소에 기초하여, 후보 해의 탐색을 위해 상기 설계 영역의 전 경계 영역에 대하여 랜덤 탐색을 수행하는 단계;
   상기 후보 해 선택부에서, 상기 랜덤 탐색의 수행을 통해 상기 후보 해가 탐색될 때마다 상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계;
   상기 위상 및 형상 동시 최적화 장치의 최적 해 결정부에서, 상기 후보 해에 대한 확률 선택을 통해 상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하는 단계;
   상기 최적 해 결정부에서, 상기 각 요소의 중요도에 따라 상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하는 단계; 및
   상기 최적 해 결정부에서, 상기 후보 해에 따른 구조물의 목적함수가 수렴조건을 만족하면, 상기 후보 해를 최적 해로 결정하는 단계
   를 포함하고,
   상기 이산화된 각 요소의 위치를 보정하는 단계는
   기억회상(HMCR: Harmony Memory Considering Rate)을 통해 확률적으로 후보 해를 선택하는 단계; 및
   피치조정(PAR: Pitch Adjusting Rate)을 통해 상기 기억회상에서 선택된 후보 해를 기준으로 실행 가능 영역의 전 방향으로 주변 영역 내의 목적함수 값들을 탐색하여 해가 갱신될 수 있는 방향이 존재하면 그 방향으로 이동하여 피치를 조정함으로써 상기 각 요소의 위치를 보정하는 단계
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 탐색의 횟수는
    상기 경계 요소의 수에 대응되며,
    상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계는
    상기 경계 요소의 수만큼 상기 탐색을 반복하되, 한 번의 탐색 후에 상기 경계 요소를 새로 정의하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법.
    
11. 삭제
12. 삭제
13. 제9항에 있어서,
    상기 후보 해 선택부에서, 상기 이산화된 각 요소의 위치에서 상기 각 요소의 민감도 수를 계산하는 단계; 및
    상기 후보 해 선택부에서, 상기 민감도 수를 이용하여 상기 각 요소의 적합도를 계산하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 경계 라인을 정의하는 단계는
    상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 경계 라인을 정의하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법.
    
14. 삭제
15. 제9항에 있어서,
    상기 후보 해를 화음기억공간(HM: Harmony Memory)에 저장하는 단계는
    상기 각 요소의 적합도에 기초하여 상기 각 요소의 중요도를 판별하는 단계;
    상기 중요도의 판별 결과에 기초하여 상기 구조물의 목적함수를 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 조화 탐색법을 이용한 구조물의 위상 및 형상 동시 최적화 방법.

Images