최적화 알고리즘 기반 최적설계 기술

혼합형 최적화 알고리즘

결정론적 방법과 확률론적 방법을 혼합한 알고리즘을 개발하고 있습니다.
본 알고리즘을 통해 모터 최적 설계 시 유한요소해석 수행 횟수 및 계산 시간을 저감하고 전역 최적해의 수렴성 개선을 수행하고 있습니다.

다중목적함수 최적화 알고리즘

모터의 토크, 맥동, 가격 등 여러 목적함수를 동시에 고려할 수 있는 다중목적함수 최적화 알고리즘을 개발하고 있습니다.
대리모델을 이용한 여러 설계 변수의 역탐색을 통해 우수한 파레토 프론트를 도출하여 최적 설계를 수행하고 있습니다.

기계학습을 이용한 회귀 모델 기반 최적화 알고리즘

설계변수 및 목적함수의 제한 없이 설계 자유도가 높은 회귀 기반의 기계학습을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하고 있습니다.
회귀 기법을 이용한 최적 솔루션 탐색을 통해서 적절한 설계 변수를 선정하여 최적 설계를 수행하고 있습니다.

토폴로지 최적화 알고리즘

기존 알고리즘 대비 정형화 되지 않는 결과 도출이 가능한 토폴로지 최적화 알고리즘을 개발하고 있습니다.
확률론적 알고리즘을 적용하여 Sub-Region에 적합한 재질 선정과 평탄화를 통해 최적 설계를 수행하고 있습니다.