마이크로 구조물의 위상최적화

Abstract

마이크로 구조물의 위상최적화

자연모사법 알고리즘에 해당하는 군집 알고리즘 중에 뛰어난 효율을 입증한 인공 벌군집알고리즘과 비자연모사법 알고리즘 중 하나인 조화탐색법을 이용한 새로운 마이크로 위상최적화 기법을 개발하였다. 연구의 목적은 정적문제에서는 마이크로 컴플라이언스를 목적함수로 사용하여 강성이 가장 큰 구조물을 얻는 주기적인 마이크로의 위상을 얻는 것이다. 인공 벌군집 알고리즘과 조화탐색법을 마이크로 위상최적화에 적용하기 위해서, 필터링 기법과 단일 평균화 기법 그리고 민감도 수 노멀라이징과 같은 다양한 기법들을 적용하였다. 제안된 위상최적화 기법은 비교 대상인 BESO (bidirectional evolutionary structural optimization) 기법에 비해 균질화법에 더 가까운 결과값과 위상을 나타내었다. 조화탐색법을 이용한 마이크로 위상최적화의 수렴된 위상은 확률적 탐색을 수행함에도 불구하고 대칭적인 결과를 보여주며, 인공 벌군집 알고리즘을 이용한 마이크로 위상최적화에 비하여 균질화법에 더 가까운 결과값을 도출하였다. 본 연구에서는 인공 벌군집 알고리즘과 조화탐색법을 이용하여 개발된 마이크로 위상최적화 기법이 기존의 기법과 비교하여 안정성과 효율성 면에서 동등 이상의 결과를 제공하며, 다양한 정적 및 동적 문제들에 대한 위상, 형상 및 위상학적 형상최적화 뿐 만 아닌 마이크로 구조물의 위상최적화 문제를 수행할 수 있음을 확인하였다.