주위의 공사장이나 실험실에서 쉽게 접할 수 있는 스패너를 연구 대상으로 삼았다. 단순한 형상의 스패너이지만 기계공학을 전공하는 학부생으로써 4년간 배운 각종 이론과 최적화를 수행하기에 있어서 좋은 경험이 되었다. 또한 스패너에 특히 관심을 갖게 된 계기는 단순한 공구이지만 스패너에 대
Ⅰ. 서론
의사결정 이론 영역에서 정보에 입각한 선택을 하는 과정은 다양한 유형의 변수를 이해하고 최적화 모델을 사용하는 데 크게 의존합니다. 이 기사에서는 의사결정 변수의 복잡성을 자세히 살펴보고 최적화 모델에 대한 통찰력을 제공합니다. 특히 경영 의사결정 분야에서 필수 도구가 되는
2. RSM 을 통한 세 변수 최적화
2.1. 주제 : 27가지의 경우의 데이터를 바탕으로 목적함수를 구하고 RSM 기법을 통해 최적 변수를 찾는다.
2.2. 해석 방법
- 1.3에서 얻은 27가지 경우의 normalize Rot y와 부피를 바탕으로 목적함수를 구한다.
- 목적함수 : ( Normalize Rot y ) * ( Normalize 부피 ) ^ weighting
- weightin
해석 프로그램인 MIDAS GenW를 이용하여 고층구조물의 부재를 S조, RC조, SRC조로 각각 최적화 설계, 해석하여 그 경제성을 비교, 고찰하여 보고자 한다.
1.2 연구의 내용 및 범위
가장 흔하게 지어지고 있는 15층 규모의 동일 평면, 입면의 구조물을 부재만 달리 사용하여 횡력과 연직하중에 대해 최적화
최적화 문제를 연구한다.
기존 유전자 알고리즘을 이용한 정비정책 연구는 Consecutive-(r,s)-out -of-(m,n): F 시스템의 신뢰도에 대한 해석적 계산의 난이도를 효율적으로 해결하였으나 계산시간이 과다 소요되어 확대적용이 어려운 문제점이 있었다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘보다 효과적인 시간에
. 또한 냉각시스템과 그 냉각수의 조건은 금형 온도를 결정하며, 금형 온도는 사이클 시간, 제품의 광택도, 사출압력, 수축률, 변형 등에 큰 영향을 준다. 따라서 냉각시스템 설계 최적화가 필요하다. 이들의 최적 설계를 통하여 성형품을 가능한 빠르고 균일하게 냉각할 수 있게 하여야 한다.
해석을 가능하게 하고 실제적으로 현상에 대해 상세한 결과를 얻을 수 있으며, 매우 적은 비용으로 제품의 성능을 최적화하여 제품의 상향 평준화 시대를 가져왔다.
CAE 소프트웨어 중 〈RecurDyn〉을 통해 학부 수업에서 배운 물리적 해석을 구현하게 된다면 물리적 해석을 통해 구하기 어려운, 예를 들
활발히 진행되고 있는 최적형상 및 최적설계 기법 중 용량성 마이크로 스위치(Capacitive micromachined switch)에서의 최적설계[1], 마이크로 센서 및 마이크로 엑추에이터 에서의 민감도 최적형상 연구[2], 상용소프트웨어를 이용한 MEMS의 최적화[3]에 대한 최신의 연구방법 및 결과에 대해서 기술하고자 한다.
수학과(수학교육)의 성격
수학과는 수학의 기본적인 개념, 원리, 법칙을 이해하고, 사물의 현상을 수학적으로 관찰하여 해석하는 능력을 기르며, 실생활의 여러 가지 문제를 논리적으로 사고하고 합리적으로 해결하는 능력과 태도를 기르는 교과이다. 수학에서의 수량 관계나 도형에 관한 수학적 개
- 저자 소개 -
저자 : 프랭크 빌스타인
지몬-쿠허 앤 파트너즈의 파트너로, 현재 보스턴 지사장으로 근무하고 있다. WHU 경영대학원, 워싱턴 대학, 그리고 일본의 고베 대학에서 경영학을 수학했으며 독일의 B2C 전자상거래 회사의 마케팅 임원으로 2년 동안, 지금의 사노피 아벤티스의 전신인 회사의 프