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플라스틱 성형가공에서의 CAE와 최적화연구법

전문가 제언: ○ 공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법 중의 하나로 최적화 방법이 많이 사용되어 왔으나 기존의 최적화 방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우, 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에 최적화의 초기 점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다.

○ 유전적 알고리즘(GA: Genetic Algorithms)은 기존의 최적화 방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다.

– 유전적 알고리즘은 분석적으로 풀 수 없는 문제에 대한 해결을 찾는 알고리즘이며, 이때 유전적 알고리즘은 제안 가운데 한 제안이 주어진 요구에 상응할 때까지 “해결제안”을 변화시키거나 서로 연합시킨다. 무엇보다 유전적 알고리즘은 A-star알고리즘, 금기검색, 기울기 하강 문제와 같은 고전적 검색전략에 대립적이다.

○ CAE(Computer-Aided Engineering)는 제작과 테스트하는 것에서 벗어나 제품이 만족할만한 수준이 될 때까지 여러 방법으로 재 작업하여 가장 안전하며 효율성 있고 저렴한 가격상태를 만들 수 있다. 이러한 소프트웨어는 엔지니어들로 하여금 정확한 문제점을 예상하여, 디자인의 최적화와 전반적인 부품의 개발시간과 비용을 절감할 수 있게 하는 장점을 가지고 있다.

저자: Atsushi YOKOYAMA
자료유형: 학술정보