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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

김영상 (경상국립대학교, 경상국립대학교 대학원)

지도교수
권진회
발행연도
2023
저작권
경상국립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수16

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

적합직교분해기법과 자동기계학습을 이용한 최적화 프레임워크 구축 및 항공기 날개 다분야통합최적설계 적용
김영상 기계항공공학부 2023.01 학위논문

2008

파라미터 모델링을 이용한 항공기 날개의 다분야 설계최적화
김영상 ,  이나리 ,  조창열 외 1명 한국항공우주학회지 2008.03 학술저널

초록· 키워드

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A Study on the construction of an optimization framework using Proper Orthogonal Decomposition and Automatic machine learning for the problem of Multi-disciplinary integrated optimal design of aircraft wing was performed. The coupling between different disciplines for Multi-disciplinary Optimization greatly increases the complexity of a computational framework, while at the same time increasing CPU time and memory usage. To overcome these difficulties, first, Proper Orthogonal Decomposition and Radial Basis Function were used to generate a reduced-order model from the data for initial experimental points. Second, analysis results for additional experimental points were predicted using the reduced-order model. Third, using automated machine learning, surrogate models for the objective and constraint functions were obtained from the analysis results at the initial and additional experimental points. Last, optimization was performed using the surrogate models for the objective and constraint functions. As an example, the Multi-disciplinary Optimization problem of determining the thicknesses of the composite lamina and sandwich core when the composite sandwich structure was used as an aircraft wing skin material was analyzed.
#적합직교분해 #자동기계학습 #다분야최적설계

목차

표 목차 ⅳ
그림 목차 v
Abstract vi
Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 배경 및 필요성 1
2. 연구동향 2
1) 대리모델 기반 최적화(Surrogate-based optimization) 2
2) 적합직교분해(POD, Proper Orthogonal Decomposition) 3
3) 자동기계학습(AutoML) 4
3. 연구목적 및 범위 6
Ⅱ. 이론적 배경 7
1. 실험계획법(Design of Experiment) 7
1) 요인배치법(Factorial Design) 7
2) 중심합성계획법(Central Composite Design)과 박스-벤켄 설계법 (Box-Behnken Designs) 8
3) 직교배열(Orthogonal Arrays) 8
4) 충진계획법(Space Filling Design) 8
5) 균일 라틴 하이퍼큐브 실험계획법(Uniform Latin Hypercube Design) 8
2. 대리모델 기반 최적화 10
1) 반응표면법(Response Surface Method) 11
2) 인공신경망(Artificial Neural Network) 12
3) 크리깅(Kriging) 13
3. 자동기계학습 (Automatic Machine Learning) 16
1) Auto-sklearn 16
2) HyperOpt 17
3) AutoKeras 17
4) TPOT 18
Ⅲ. 적합직교분해 및 방사기저함수를 적용한 대리모델 생성 19
1. 적합직교분해 및 방사기저함수 사용목적 19
2. 이론적 배경 20
1) 적합직교분해(POD, Proper Orthogonal Decomposition) 20
2) 특이값 분해(SVD, Singular value decomposition) 20
3) 방사기저함수(RBF, Radial Basis Fuction) 22
Ⅳ. TPOT을 이용한 파이프라인 생성 및 최적화 24
1. 자동기계학습 사용목적 24
2. 자동기계학습 방법 25
3. 파이프라인 생성(Pipeline generation) 26
Ⅴ. 최적화 28
1. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm) 28
Ⅵ. 항공기 날개 다분야 최적설계 문제의 적용 30
1. 항공기 날개 다분야 최적설계 문제 30
1) 날개의 기본 모델 및 비행조건 30
2) 재료 선정 및 물성치 적용 32
3) 최적화 문제 33
2. 항공기 날개 다분야 최적화 과정 35
1) 공력 및 구조 연계 해석 36
(1) 외부형상 모델링 36
(2) 공력해석 모듈 36
(3) 하중변환 모듈 39
(4) 구조해석 모듈 44
(5) 공력-구조연계시스템 50
2) 스냅샷 데이터 구성 51
(1) 초기 실험포인트 51
(2) 적합직교분해 및 방사기저함수 적용 대리 모델 생성 51
3) 추가 실험포인트 상태 예측 54
4) 자동기계학습을 적용 파이프라인 생성 56
5) 유전자 알고리즘 프로그램 적용 최적화 58
3. 최적화 결과 59
Ⅶ. 결 론 60
참고문헌 61
부 록 65

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