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유전자 알고리즘을 이용한 공력 형상 최적화

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자료설명

유전자 알고리즘을 이용한 공력 형상 최적화에 대한 자료입니다.

유전자알고리즘을이용

목차/차례

  1. 1. 서론
  2. 2. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)
  3. 2.1 유전자 알고리즘의 개요
  4. 2.2 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm)
  5. 2.3 재구성된 유전자 알고리즘
  6. 2.4 기존 알고리즘과의 비교
  7. 2.5 병렬 처리
  8. 3. 유동 해석
  9. 3.1 지배 방정식
  10. 3.2 수치 해석 기법
  11. 4. 최적 설계
  12. 4.1 날개의 형상 표현
  13. 4.2 목적 함수
  14. 4.3 최적 설계 조건
  15. 5. 설계 결과
  16. 5.1 Euler 방정식을 이용한 공력 형상 최적화
  17. 5.2 Navier-Stokes 방정식을 이용한 공력 형상 최적화
  18. 6. 결론
  19. 참고문헌

본문/내용

유전자 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘에 비해 비교적 병렬 처리가 용이하다. 일반적으로 사용하는 방법으로는 크게 3 가지를 들 수 있다. 첫 째는, Master/Slave 방식의 병렬처리로 각각의 CPU에서 한 번의 유동장을 계산하게 하는 방법이며, 두 번째로는 유동장 계산시 병렬 처리를 사용하는 방법이며, 마지막으로는 CPU의 개수가 많을 경우, 유동장의 병렬 처리 및 Master/Slave 방식을 동시에 사용하는 방법이다. 현재 사용 가능한 시스템으로 Cray T3E를 이용할 경우 최대 32개까지 사용이 가능하므로 이를 최대로 활용하기 위해 Master/Slave 방식의 병렬 처리 기법을 선택하였다. 이 방법의 경우 유동장 병렬 처리에 비해 손쉽게 할 수 있으면서 전체 효율에 있어서는 훨씬 유리하다. [14]
MPI 라이브러리를 이용하여 Master CPU를 통해 각 유전자들의 정보를 Slave CPU들로 보낸 뒤, 각각의 CPU에서 유동장을 해석한 이후 다시 Master로 적합도 값을 반환하는 방식이다. Master/Slave 방식의 병렬 처리를 사용할 경우, 가장 늦게 계산하는 CPU에 전체 시간이 의존적이므로 이러한 시간적 손실을 줄이기 위해 유동장 해석 시간에 제약을 둠으로써 최대한 모든 CPU…

참고문헌

참고문헌


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I D : slhy*****
Date : 2013-05-01
FileNo : 16158097

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