Because of its own characteristics, genetic algorithms have some advantages in the optimization of laminated composite structures. So many researches based on them have been performed in that field since 1990. But There is limitation on using genetic algorithms side by side with structural analysis which takes lots of time since they have a disadvantage of its augmentation of calculation costs.
In this paper, micro genetic algorithm was utilized in the optimal design of composite structures instead of a conventional genetic algorithm(SGA). Micro genetic algorithm searches the optimal design variables with only 5 individuals. The diversities from the nominal convergence and the re-initialization processes make micro genetic algorithm to find out the optimums with such a small population size.
Two different composite structure optimization problems were proposed to confirm the efficiency of micro genetic algorithm compared with SGA. The results showed that micro genetic algorithm can get the solutions of the same level of SGA while reducing the calculation costs up to 70% of SGA.
Structures are exposed to variable loading conditions in operations. Considering the uncertainties in loads in the design level, we can increase the reliability of the structures. The composite laminated structure optimization under the load uncertainty was conducted using micro genetic algorithm. The result revealed that the design variables regarding the load uncertainty are less sensitive to load variation than that of fixed applied load.
From the above-mentioned results, we confirmed micro genetic algorithm as a optimization method of composite structures is efficient.
유전자 알고리즘은 그 특성상 복합재료 적층 구조물의 최적설계에 장점을 가지고 있어. 90년대 이후 이를 이용한 최적설계연구가 많이 수행되었다. 하지만 계산량 증가라는 단점을 가지고 있기 때문에 시간이 많이 걸리는 구조해석과 병행하여 사용하기에는 제한이 따른다.
본 논문에서는 기존의 유전자 알고리즘을 대신하여 마이크로 유전자 알고리즘을 사용한 복합재료 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 마이크로 유전자 알고리즘은 한 세대 당 보통 5개의 개체로 해를 탐색한다. 비록 세대를 구성하는 인구수는 적지만 공칭수렴 판단과 재초기화 과정을 통해 다양성을 제공하기 때문에 최적해 탐색이 가능하다. 2가지의 복합재 구조물의 최적화 문제를 가정하고 이를 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 해를 구하였다. 효율성 판단을 위해서 기존의 유전자 알고리즘과 결과를 비교하였다. 두 문제 모두 마이크로 유전자 알고리즘이 비슷한 결과를 도출하면서도 약 70%의 계산량 감소를 보였다. 구조물은 운용중에 다양한 하중을 겪게 된다. 따라서 작용 하중의 불확실성을 고려하여 설계를 하면 구조물의 생존 신뢰도를 높일 수 있다. 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하여 일정 범위내에서 변하는 하중상태하에 있는 복합재 적층 구조물의 최적설계를 수행하였다. 계산 결과 고정된 하중상태 하에서 얻은 최적해보다 하중 변화에 덜 민감한 설계변수를 얻을 수 있었다. 이상의 문제를 통해 다양한 설계변수를 갖는 복합재 적층 구조물의 최적설계의 한 방법으로서 마이크로 유전자 알고리즘이 효율적임을 확인하였다
