천음속 영역의 조파항력 감소를 위한 효율적인 전역적 최적화 기법 연구

정성기; 명노신; 조태환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정성기 명노신 조태환

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 韓國航空宇宙學會誌第37卷第3號

발행연도: 2009.3

수록면: 248 - 254 (7page)

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유전자 알고리즘은 공기역학적 최적 형상 설계를 위해 매우 유용한 도구임에도 불구하고 인구수 기반의 탐색 알고리즘이 내포하고 있는 과도한 계산 시간으로 말미암아 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 과도한 계산 시간을 줄이고 정확한 최적해를 유도하기 위해 근사모델인 역전파 신경망과 전역적 최적화 기법인 실수기반 적응영역 유전자 알고리즘을 결합한 하이브리드 기법을 제안한다. 그 결과 하이브리드 기법이 에어포일의 항력 및 최적화 계산 시간 측면에서 일반적인 유전자 알고리즘 대비 14%, 33% 향상된 결과를 나타내었다.

#Adaptive Range Genetic Algorithm(적응영역 유전자 알고리즘) #Genetic Algorithm(유전자 알고리즘) #Neural Network(신경회로망)

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1. [학술지(정기간행물)] - 손명환 / 2000 / Beizer 곡선을 이용한 천음속 날개꼴의 형상 설계 최적화 / 한국항공우주학회지 28 (1) : 29 ~ 35

2. [학술지(정기간행물)] - Sharokhi, A. / 2007 / Airfoil Shape Parameterization for Optimum Navier-Stokes Design with Genetic Algorithm / Aerospace Science and Technology 11 (6) : 443 ~ 450

3. [단행본] - Sobieczky, H. / 1998 / Parametric Airfoils and Wings / Notes on Numerical Fluid Mechanics : 71 ~ 88

4. [학술대회논문] - Song, W. / 2004 / A Study of Shape Parameterisation Methods for Airfoil Optimisation / Proceedings of the 10th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference

5. [학술지(정기간행물)] - Giannakoglou, K. C. / 2002 / Desing of optimal aerodynamic shapes using stochastic optimization methods and computational intelligence / Progress in Aerospace Sciences 38 (1) : 43 ~ 76

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