KCI등재
클러스터링 기법을 이용한 실 경비함수를 가진 트러스 구조물의 설계 = Design of Truss Structures with Real-World Cost Functions Using the Clustering Technique
저자
최병한 (Noth Carolina State Univ.) ; 이규원 (전북대학교) ; Choi, Byoung Han ; Lee, Gyu Won
발행기관
학술지명
韓國鋼構造學會 論文集(Journal of Korean Society of Steel Construction)
권호사항
발행연도
2006
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
213-223(11쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
전통적인 트러스 구조물의 최적화 기법은 종종 복잡하고 많은 계산과정이 요구되면서 정작 아주 간단한 중량최소화와 같은 경비문제를 다루고 있다. 또한 이러한 기법들은 복잡하고 종종 다목적함수인 실 경비함수를 갖는 트러스 구조물에 적용 시 만족할만한 결과를 보이지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 중량뿐만 아니라 사용되는 제품 종류의 수와 트러스 구조물의 연결의 수 및 기타현장소요경비로 구성되어지는 실제 요구되는 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 최적화문제에, 전체 트러스 구조물의 부재를 같은 치수의 제품을 가질 수 있는 몇 가지 종류의 부재들로 변별화하는 클러스터링 기법(Clustering Technique)을 도입하여 설계를 효율적으로 수행하고자 한다. 클러스터링 기법을 이용하여 사용되는 부재들을 그룹별로 변별하고 최적 해에 근접한 해를 찾은 후 간단한 타부 탐색기법을 이용하여 최종 최적해를 얻는다. 수치 예로써 실 경비함수를 갖는 트러스 구조 모형에 적용하여 최적설계를 시도하고 또한 중량최소화문제에도 적용하여 휴리스틱 기법(Heuristic Techniques)의 대표적인 유전알고리즘을 이용한 기존 연구의 중량최소화 설계결과와 비교 한다. 그 결과, 본 연구의 알고리즘은 실 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 설계에 있어서 경제성이 있는 결과를 나타내며, 또한 기존연구의 알고리즘 보다 효율적임을 나타내었다.
더보기Conventional truss optimization approaches, while often sophisticated and computationally intensive, have been applied to simple, minimum weight-cost models. These approaches do not perform well when applied to real-world trusses, which have costmodels that are complex and which often involve multiple objectives. Thus, this paper describes the optimization strategies that a clustering technique, which identifies members that are likely to have the same product type, uses for the optimal design of truss structures with real- world cost functions that consider the costs on the weight of the truss, the number of products in the design, the number of joints in the structures, and the costs required in the site.At first, the clustering technique is applied to identify the members and to generate a proper initial solution. A simple taboo search technique is then used, which attempts to generate the optimal solution by starting with the solution from the previous technique. For example, the proposed approach is a plied to a typical problem and to a problem similar to relative performances. The results show that this algorithm generates not only better-quality solutions but also more efficient ones
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
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2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.35 | 0.35 | 0.41 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.38 | 0.36 | 0.594 | 0.09 |
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