In this study, finite element analysis codes for linear and nonlinear buckling analysis of composite laminated structures and genetic algorithm were used to find optimal designs of composite laminated structures. There were some improvements of calculation speed achieved by using variable population size and parallel computing. An expert system was constructed, and it was applied in the optimization procedure of genetic algorithm. These analysis codes, optimization algorithm, and expert system were integrated to perform a realistic application of composite structural optimization.
At the end of this study, some modifications for improvement of genetic algorithm were proposed and their performances were investigated by execution of a test optimization problem. Before the optimization, the design space of the problem was investigated and the real optimum and local optima were examined. By the nonconvexity and local steep characteristics, difficulty of finding a real optimum was predicted. Main modifications were devised and tested for the goal of finding a real optimum. After some executions of the optimization problem, effectiveness and performances of proposed methods were examined, and a proper combination of proposed methods showed satisfying results. Finally, it was found out that increasing randomness and keeping local information in early stages are very effective for optimization of composite laminated structures using genetic algorithm.
본 논문에서는 복합재 적층 구조물의 선형 좌굴과 비선형 좌굴후 거동을 예측하기 위하여 유한요소법을 개발하였고, 개발된 유한요소법과 유전자 알고리즘을 사용하여 복합재 적층 보강 구조물의 최적설계를 수행하였다. 유전자 알고리즘의 계산 시간을 단축하기 위하여 병렬처리기법을 사용하였으며, 계산량 단축을 위해 기계산된 결과를 이용하는 방법을 제시하였다. 그리고 보다 실제적인 최적설계를 위하여, 복합재 적층 구조물의 설계를 위한 설계지침들을 수집하고, 수집된 설계지침을 전문가 시스템을 이용하여 최적화 알고리즘에 적용시키는 방법을 연구하였다.
본 논문의 후반부에서는 유전자 알고리즘의 수렴특성을 높이기 위한 수정기법들을 제시하고 성능시험을 위한 최적화 문제를 설정하여 각 기법의 효과에 대해 고찰하였다. 성능시험을 수행하기 전에 설정된 최적화 문제의 실제 최적해와 근사 최적해들을 조사하고, 각 최적점 근방의 설계 공간에 대해 조사하였다. 조사 결과, 단순구배가 아니며 국부 최적해 근방의 민감도가 높은 점 등에 의해 실제 최적해를 찾는데 어려움이 있을 것으로 예상되었다. 수차례의 성능시험을 통해 제안된 수정 기법들을 적절히 조합함으로써 만족할만한 결과를 얻을 수 있었고, 성능시험 결과를 고찰하여 유전자 알고리즘의 초기 단계에서 국부 개체군을 고립시키는 것과 무작위성을 증대시키는 것이 복합재 적층 보강 구조물의 최적설계에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
