반복적 IRS를 이용한 구조 시스템 식별

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국전산구조공학회 ㆍ수록지정보 : 한국전산구조공학회 논문집 / 20권 / 1호
ㆍ저자명 : 백승민, 김현기, 김기욱, 조맹효

한국어 초록

구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.

영어 초록

In the inverse perturbation method, enormous computational resource was required to obtain reliable results, because all unspecified DOFs were considered as unknown variables. Thus, in the present study, a reduced system method is used to condense the unspecified DOFs by using the specified DOFs, and to improve the computational efficiency as well as the solution accuracy. In most of the conventional reduction methods, transformation errors occur in the transformation matrix between the unspecified DOFs and the specified DOFs. Thus it is hard to obtain reliable and accurate solution of inverse perturbation problems by reduction methods due to the error in the transformation matrix. This numerical trouble is resolved in the present study by adopting iterative improved reduced system(IIRS) as well as by updating the transformation matrix at every step. In this reduction method, system accuracy is related to the selection of the primary DOFs and Iteration time. And both are dependent to each other So, the two level condensation method (TLCS) is selected as Selection method of primary DOFs for increasing accuracy and reducing iteration time. Finally, numerical verification results of the present iterative inverse perturbation method (IIPM) are presented.

참고 자료

없음