오목한 성능함수에서 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법의 수렴성 개선

Abstract

신뢰성 기반 최적설계의 효과적인 수행을 위하여 개발된 단일루프 단일벡터 방법은 신뢰성 해석의 계산과정을 제거함으로써 최적설계 시 발생하는 과도한 계산비용을 줄일 수 있다. 하지만 성능함수의 오목한 정도가 심할 경우, 수렴을 하지 못하고 발산하는 경향을 보인다. 때문에 일반적인 단일루프 단일벡터 방법은 낮은 수렴성과 부정확성 문제를 내포하고 있다. 본 연구에서는 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법을 제안한다. 공액경사도법은 이전 반복과정의 최대가능손상점에서 계산된 방향벡터들을 이용하여 현재 설계점에서의 최대가능손상점을 산출하기 위한 새로운 방향벡터를 구하고 이 방향벡터를 이용하여 현재점에서의 최적화를 수행한다. 이를 다양한 수학예제에 적용하고 다른 방법들과 수치적 성능 비교를 통해 제안한 방법의 유용성을 검증한다. 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법은 성능함수 특성에 크게 영향을 받지 않으며 수렴성을 크게 향상시킬 수 있다.

The reliability based design optimization (RBDO) approach requires high computing cost to consider uncertainties. In order to reduce the design cost, the single loop single vector (SLSV) approach has been developed for RBDO. This method can reduce the cost in calculating deign sensitivity by elimination of the nested optimization process. However, this process causes the increment of the instability or inaccuracy of the method according to the problem characteristics. Therefore, the method may not give accurate solution or the robustness of the solution is not guaranteed. Especially, when the function is concave, the process frequently diverges. In this research, the concept of the conjugate gradient method for unconstrained optimization is utilized to develop a new single loop single vector method. The conjugate gradient is calculated with gradient directions at the most probable points (MPP) of previous cycles. Mathematical examples are solved for the verification of the proposed method. The numerical performances of the obtained results are compared to those of other RBDO methods. The SLSV approach using conjugate gradient is not greatly influenced by the problem characteristics and improves its convergence capability.