• 파일시티 이벤트
  • LF몰 이벤트
  • 서울좀비 이벤트
  • 탑툰 이벤트
  • 닥터피엘 이벤트
  • 아이템베이 이벤트
  • 아이템매니아 이벤트

구조물 최적화를 위한 선형화 기법

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2023.04.05
최종 저작일
1988.09
8페이지/ 어도비 PDF
가격 4,000원 할인쿠폰받기
다운로드
장바구니

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.

서지정보

발행기관 : 한국전산구조공학회 수록지정보 : 한국전산구조공학회 논문집 / 1권 / 1호
저자명 : Lee Hee Gang

한국어 초록

반복 비선형 계획법의 하나인 선형화 기법을 절대수령의 전제아래 합성 구조물의 최적 설계에 옹용한
다 선형화 기법은 설계문제의 제약조건을 선형화된 둥가 제약조건으로 변형시키며 actlve-set 정책올 구
사한다. 결과, 매 설계단계에서 풀어야 할 상태 및 수반 방정식의 수를 줄임으로써 실질적인 계산의 절감
올 기한다. 기둥으로 받쳐진 판-보 구조물은 최적화 기법의 능력을 시험키 위한 합성구조물의 좋은 예로
서, 설계결과 선형화 기법은 만족할만한 수렴치로써 최적해를 산출함을 알 수 있고 나아가 이 방법은 모
든 종류의 최적화 문제에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

영어 초록

The linearization method as one of the recursive quadratic programming method is applied for the optimal
design of a laI;ge-scale structure supported by Pshenichny’s pr∞f of global convergence of the algorithm
and convergence rate estimates. The linearization method transforms all constraints of the design problem
into an ∞uivalent linearized constraint and employs the active-set strategy. This results in substantial
∞mputational savings by reducing the num뾰r of state and adþint equations to 낭 solved at every des땅n
iteration. The illustrative example of plates with 농ams supported by columns is the typical one of a largescale
structure to test the capability of the optimization algorithm. The linearization method among many
1s 양lown to glve succ않sf비 optlmum ∞lutions with satlsfactory convergen∞ criteria. Ho야fully. the method
rnay be applicable to all clas똥s of optimization problems.

참고 자료

없음

자료문의

제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

코리아스칼라는 정직과 신뢰를 기반으로 학술단체 발전에 도움을 드리고자 하는 기업입니다. 본 사는 본 사가 자체 개발한 솔루션을 통하여 보다 효율적인 업무 관리 뿐만 아니라, 학술지의 데이터베이스화, ARCHIVE를 돕습니다. 본 사의 One Stop Service를 통해 국제적인 학술단체로 함께 도약 할 수 있다고 믿습니다.

주의사항

저작권 본 학술논문은 (주)코리아스칼라와 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

이런 노하우도 있어요!더보기

최근 본 자료더보기
탑툰 이벤트
구조물 최적화를 위한 선형화 기법
  • AI글쓰기 서비스 오픈
  • 파트너스 등급업 이벤트
AI 챗봇
2024년 08월 16일 금요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
11:50 오전
New

24시간 응대가능한
AI 챗봇이 런칭되었습니다. 닫기