적응루프법을 이용한 진화적 구조 위상최적설계

Abstract

신뢰성 기반 위상최적설계(reliability-based topology optimization : RBTO)는 설계변수들의 불확실성을 고려하여 최적의 위상을 얻는 설계이다. 균질화법과 밀도 분포법을 적용한 신뢰성 기반 위상최적설계의 연구는 수행되었지만 양방향 진화적 위상최적설계(bi-directional evolutionary structural optimization : BESO)의 연구는 지금까지 수행되지 않았다. 본 연구에서는 구조물의 초기 설계에 적합한 BESO를 적용한 RBTO를 수행하였다. 구조물의 체적을 최소화하고 특정위치의 변위를 나타내는 구속조건식을 한계상태방정식으로 고려함에 있어서 발생할 수 있는 불확실성이 탄성계수, 하중, 두께에 있다고 가정하였다. 신뢰성해석 기법은 신뢰성 지수 접근법(RIA), 목표 성능치 접근법(PMA), 단일루프 단일벡터(SLSV), 그리고 적응형루프(ADL)을 적용하였고 신뢰성 기반 위상최적설계를 수행하여 그 위상과 효율성을 비교하였다. 그 결과 신뢰성 기반 위상최적설계를 수행하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) BESO기법을 이용하여 신뢰성 기반 위상최적설계(RBTO)를 수행하여 목표 신뢰도 만족하는 위상을 얻었다. (2) 신뢰도 지수 접근법(RIA)와 목표 성능치 접근법(PMA)는 시간효율에는 단일루프 단일벡터(SLSV)보다 떨어지지만 수치적 안전성에서는 좋은 효율을 가진다는 것을 확인하였고, SLSV는 외부 최적화에서 설계변화가 비교적 큰 경우 수치적 불안전성을 확인하였다. (3) 적응형루프(ADL)은 경험에 의존하는 거리지수의 값 설정에 따라 시간효율이 의존되며 거리지수 1보다 초기 거리지수의 30%내외의 값으로 수행한 결과 시간비용을 줄일 수 있었다. (4) 적응형루프(ADL)은 위상과 효율성에서 가장 좋은 결과를 얻었다.