Engineering
-
최적설계 | 파이썬 기반 유전 알고리즘 pygad.GAEngineering/Optimum Design 2026. 1. 2. 18:00
1. PyGAD PyGAD는 유전 알고리즘을 기반으로 다양한 최적화 기능을 제공하는 파이썬 오픈소스 패키지이다. 다양한 재생·교차·변이 프로토콜을 제공하며, 머신러닝·딥러닝 라이브러리인 Keras나 PyTorch와도 연동하여 사용할 수 있다. 해당 패키지는 아래 명령어를 명령 프롬프트에 입력하여 설치할 수 있으며, 아래 링크로 접속하면 PyGAD 패키지에 대한 자세한 설명을 확인할 수 있다.pip install pygad GitHub - ahmedfgad/GeneticAlgorithmPython: Source code of PyGAD, a Python 3 library for building the genetic algorithm and trainSource code of PyGAD, a Pytho..
-
최적설계 | 자연 영감 탐색법(1): 유전 알고리즘 GAEngineering/Optimum Design 2025. 12. 26. 18:00
1. 자연 영감 탐색법 자연 영감 탐색법은 임의의 초기 설계점을 시작으로 확률적으로 최적점으로 접근하는 방법이다. 지금까지 다룬 방법론과는 다르게 국소 최소점이 아닌 전역 최소점으로 수렴하는 경향을 보이며, 탐색 과정에서 경사도를 필요로 하지 않기 때문에 연속변수, 이산변수, 미분 불가능 함수 등 모든 종류의 최적 문제에 적용할 수 있다. 하지만 수학적인 엄밀함 없이 확률적으로 탐색하기 때문에 동일한 조건에서 탐색을 시작하더라도 항상 동일한 결과를 도출하지 않으며, 도출된 결과가 전역적으로 최적해라는 보장은 없다. 물론 이러한 단점은 탐색을 여러 번 수행하는 것으로 보완할 수 있다. 2. 유전 알고리즘 유전 알고리즘은 각 설계변수에 허용된 값들을 무작위로 선택하여 여러 개의 설계대안을 생성하는 것..
-
공학설계 | 상세설계: 제작도면과 자재소요서Engineering/Engineering Design 2025. 12. 12. 18:00
1. 공학설계 2. 제품기획 2.1. 요구사항목록 3. 개념설계 3.1. 설계문제와 기능구조도 3.2. 동작원리와 설계대안 4. 기본설계 4.1. 시제품 레이아웃과 공학해석 4.2. 견실최적설계 4.2.1. 문제 정의 4.2.2. 제1차 실험 설계 및 수행 4.2.3. 민감도 분석 5. 상세설계 5.1. 제작도면과 자재소요서 ★ 1. 상세설계 상세설계 단계에서는 시스템의 레이아웃을 확정하고 제작도면과 자재소요서를 작성한다. 기본설계 단계에서 시제품을 제작하면서 제작도면의 초안이 어느 정도 작성된 상태이므로, 견실최적설계를 통해 확정된 설계변수를 반영하여 제작도면을 완성한다. 그리고 이를 기반으로 소요부품명세서를 종합하여 자재소요서를 작성한다. 2. 제작도면 작성 최종 시제품 레이아웃의 ..
-
최적설계 | 제약조건의 정규화Engineering/Optimum Design 2025. 12. 5. 18:00
1. 제약조건의 정규화 수치 탐색법을 이용해 최적설계를 찾아가는 과정을 종료하기 위해서는 어떠한 기준이 필요하다. 이때 제약조건이 있는 문제에서는 최적점이 등호제약조건과 부등호제약조건을 만족한다는 것이 기본적인 요구사항이다. 그러나 수치 탐색법에서는 등호제약조건과 부등호제약조건이 정확히 0이 되도록 요구하는 것은 불가능하기 때문에 유용허용오차 매개변수를 반영해야 한다. 다음과 같은 제약조건을 가진 설계문제를 고려한다고 가정해보자. $$ \begin{align} h\left ( \mathbf{x} \right ) &= 0 \\\\ g\left ( \mathbf{x} \right ) &\leq 0 \end{align}$$ 해당 설계문제에 수치 탐색법을 적용하기 위해 양수인 유용허용오차 매개변수(예를..
-
공학설계 | 견실최적설계(3): 민감도 분석Engineering/Engineering Design 2025. 11. 21. 18:00
1. 공학설계 2. 제품기획 2.1. 요구사항목록 3. 개념설계 3.1. 설계문제와 기능구조도 3.2. 동작원리와 설계대안 4. 기본설계 4.1. 시제품 레이아웃과 공학해석 4.2. 견실최적설계 4.2.1. 문제 정의 4.2.2. 제1차 실험 설계 및 수행 4.2.3. 민감도 분석 ★ 5. 상세설계 5.1. 제작도면과 자재소요서 1. 민감도 분석 Larger-the-better 설계목표 기능변수에 대하여 위와 같은 실험 결과를 얻었다면, 실험 결과로부터 도출한 S/N비를 기반으로 각 설계변수의 민감도를 분석하고 S/N비를 최대로 만드는 탐색 방향을 결정한다. 위 실험 결과에 따르면, 조합번호 5번과 8번에 대해서 S/N비가 37.2 dB로 가장 크게 나타났다. 이는 각각 설계변수 조합 [2..
-
공학설계 | 견실최적설계(2): 제1차 실험 설계 및 수행Engineering/Engineering Design 2025. 11. 14. 18:00
1. 공학설계 2. 제품기획 2.1. 요구사항목록 3. 개념설계 3.1. 설계문제와 기능구조도 3.2. 동작원리와 설계대안 4. 기본설계 4.1. 시제품 레이아웃과 공학해석 4.2. 견실최적설계 4.2.1. 문제 정의 4.2.2. 제1차 실험 설계 및 수행 ★ 4.2.3. 민감도 분석 5. 상세설계 5.1. 제작도면과 자재소요서 1. 설계변수 탐색 범위 견실최적설계는 매 단계마다 설계변수 초기값과 탐색 범위를 결정한다. 첫 단계에서는 각 설계변수마다 초기값을 기준으로 음의 방향과 양의 방향으로 탐색값을 선택한다. 이때 기본 설계에서 선정한 설계변수의 값을 초기값으로 하여 음의 방향 탐색값을 수준1, 초기값을 수준2, 양의 방향 탐색값을 수준3으로 정의한다. 탐색 범위의 크기는 측정 오차 등..
-
공학설계 | 견실최적설계(1): 문제 정의Engineering/Engineering Design 2025. 11. 7. 18:00
1. 공학설계 2. 제품기획 2.1. 요구사항목록 3. 개념설계 3.1. 설계문제와 기능구조도 3.2. 동작원리와 설계대안 4. 기본설계 4.1. 시제품 레이아웃과 공학해석 4.2. 견실최적설계 4.2.1. 문제 정의 ★ 4.2.2. 제1차 실험 설계 및 수행 4.2.3. 민감도 분석 5. 상세설계 5.1. 제작도면과 자재소요서 1. 문제 정의 외란에도 시스템이 현 상태를 잘 유지할 때 강건하다 혹은 견실하다고 한다. 시스템이 견실하도록 설계변수를 최적화하는 과정을 견실최적설계(robust optimal design)라고 한다. 견실최적화를 거친 시스템은 사용환경에 따른 기능변동량이 최소가 되며, 외란 대비 성능을 나타내는 지표인 S/N비는 최대가 된다. 이를 최적화 문제 형식으로 나타내면..
-
최적설계 | 제약조건 문제 수치해법(5): 제약최속강하법 CSDEngineering/Optimum Design 2025. 10. 31. 18:00
1. 제약최속강하법 앞서 다루었던 최속강하법에서 탐색방향은 목적함수가 가장 빠르게 감소하는 방향, 즉 목적함수의 경사도 벡터와 반대 방향이었다. 그러나 이전과 다르게 최적 설계문제에 제약조건이 추가되면 탐색방향은 목적함수가 감소하는 방향이면서도 선형화된 제약조건 또한 만족해야 한다. 이는 최속강하법에서 제약조건을 고려하여 탐색방향을 수정하기 때문에 이를 제약최속강하법(Constrained Steepest Descent, CSD)이라고 부른다. 제약최속강하법의 풀이와 알고리즘은 순차 이차계획법과 동일하다. 2. 알고리즘 제약최속강하법을 시작하기에 앞서 종료 판정기준 두 가지를 정의한다. 첫 번째 기준은 (1) 최대 제약조건 위배량에 대한 허용 오차로, 해당 설계점에서의 등호제약조건과 부등호제약조건 ..