순환적 네트워크 토폴로지 기반 입자 군집 최적화를 이용한 동흡진기의 최적 설계에 관한 연구 :A study on the optimal designs of dynamic vibration absorbers using cyclic network topology-based particle swarm optimizer

천세민

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자료유형: 학위논문

저자정보: 천세민 (중앙대학교, 中央大學校大學院)

지도교수: 김태형

발행연도: 2013

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

확률적 최적화 기법을 이용한 2자유도 동흡진기의 설계에 관한 연구

천세민 , 김테형 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2013.04 학술대회자료

순환적 네트워크 토폴로지 기반 입자 군집 최적화를 이용한 동흡진기의 최적 설계에 관한 연구

천세민 기계공학과 2013.01 학위논문

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본 연구에서는 확률적최적화 기법중 하나인 입자 군집 최적화 알고리즘 이용하여 종래의 방법들 보다 정밀하고 설계자가 편리하게 설계할 수 있는 동흡진기 설계방법에 관한 연구를 수행하였고, 다양한 동흡진기 설계에 적용이 가능한 설계 방법을 제안 하였다. 이를 위하여 종래의 입자 군집 최적화 알고리즘의 약점인 조기 수렴 현상을 예방하고자 순환적 네트워크 토폴로지 기반한 이웃 구조 입자 군집을 적용하였다. 종래의 입자 군집 최적화 알고리즘은 전체 입자간의 상호 정보 교환을 하는 반면, 제시된 기법은 특정 이웃 구조내에서 정보를 교환함으로써, 입자들의 최적해를 찾아가는 탐색의 다양성을 증대 시켰다. 그 결과 입자들의 국소 최적해에 수렴하는 조기 수렴 현상을 크게 완화하였다. 한편, 탐색의 다양성만을 증대할 경우 국소 탐색 능력을 크게 악화 시킬수 있다. 이에 본 연구에서는 국소 탐색 능력을 향상시키기 위하여 Quantum-Infusion 메커니즘을 도입하였다. Quantum-Infusion 메커니즘을 도입함으로서, 입자들이 보다 정밀하게 전역 최적해로 수렴함으로써 국소 탐색 능력을 크게 강화하였다. 또한, 다수의 제약조건을 가지는 최적화 문제를 보다 효율적으로 다루기 위하여, 가상의 목적함수를 사용함수를 사용하였다. 일반적으로 제약조건을 다루는 종래의 기법들은 Lagrangian multiplier 혹은 Penality factor와 같은 추가적인 변수를 설정해야 하며, 추가된 변수에 의해 알고리즘의 성능에 많은 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 그러나 가상의 목적 함수를 이용함으로서, 추가적인 변수의 설정이 필요없으며, 종래의 기법에 비해 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주지 않는다는 이점이 있다. 한편, 본연구에서 제안하는 동흡진기 설계 기법의 타당성을 확인하기 위하여 다양한 종류의 동흡진기의 관한 설계 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통히여 제시된 기법의 우수한 성능을 입증하고자 한다.

In this research, a design method of dynamic vibration absorber which is easier to design and more precise than the conventional method using particle swarm optimization which is one of stochastic optimization is proposed. And it is applied to design of different type dynamic vibration absorber. For this purpose, this study applied the cyclic network topology-based particle swarm optimization (CNT-PSO) in order to prevent a premature convergence which is the weakness of conventional particle swarm optimization (PSO). The conventional PSO algorithm is to exchange information between the whole particles. On the other hand, a proposed method is to exchange information between the particles in a neighborhood structures. Thus, this method is to improve the diversity of the search to find optimal solution. As a result, phenomenon of premature convergence is greatly mitigated. Also, if PSO has increased the diversity of the search, pso can weaken the Local search capabilities. In order to improve the local search ability, this research is introduced Quantum-Infusion mechanism. All particles more precisely converge into the global optimal solution using Quantum-Infusion mechanism. So, this mechanism enhances Local search capabilities in PSO. In addion, this study was used the virtual function of the objective function by more efficiently dealing with optimization problem with many constraint. In general, conventional techniques such as Lagrangian multiplier or Penality factor set additional parameters. And they have drawback that additional parameters affect performance of the algorithm. However, proposed method does not set additional parameter by using the virtual objective function. So it hardly is affect performance of the algorithm parameters than conventional techniques. On the other hand, in order to confirm feasibility of the proposed design techniques, design simulation of many type of DVA was performed. Then, the experimental results of designed DVA compared with conventional method.

1. 서 론 1
1.1. 연구의 배경 1
1.2. 관련 연구 최근 동향 3
1.3. 연구의 필요성 및 목표 7
2. 동흡진기 설계 문제의 정식화 9
2.1. 단일계에서의 동흡진기 설계 문제의 정식화 9
2.1.1. 고전적 동흡진 설계 문제의 정식화 9
2.1.2. 변형된 동흡진 설계 문제의 정식화 17
2.2. 빔에서의 동흡진기 설계 문제의 정식화 25
2.2.1. 1 자유도 동흡진 설계 문제의 정식화 25
2.2.2. 2 자유도 동흡진 설계 문제의 정식화 27
3. 순환적 네트워크 토폴로지 기반 입자 군집 최적화 29
3.1. 구속조건을 갖는 최적화 문제의 기술 29
3.2. 입자 군집 최적화 알고리즘 30
3.3. 순환적 네트워크 토폴로지 기반 입자 군집 최적화 34
3.3.1. 구속조건 처리 메커니즘 34
3.3.2. 순환적 네트워크 토폴로지 구조 37
3.3.3. Quantum-Infusion 메커니즘 40
4. 흡진기 설계 시뮬레이션 43
4.1. 1자유도 시스템에서의 고전적 동흡진기 설계 시뮬레이션 43
4.2. 1자유도 시스템에서의 변형된 동흡진기 설계 시뮬레이션 48
4.3. 빔에서의 동흡진기 설계 시뮬레이션 52
5. 결론 62
참고문헌 63
국문초록 67
ABSTRACT 69
감사의 글 71

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