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최적 설계를 위한 최적화 조건 정보를 획득하여 설계 기초 정보를 처리하고, 처리한 상기 설계 기초 정보를 기반으로 유닛 셀 정보를 처리하여 최적 후보 설계 모델을 생성하는 설계 모델 생성부;상기 최적 후보 설계 모델을 획득하여 최적 후보 해석 모델로 변환하고, 변환한 상기 최적 후보 해석 모델을 통해 최적 후보 해석 결과를 획득하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 평가를 수행한 평가 결과를 획득하는 해석 결과 확인부; 및상기 평가 결과를 이용하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 최적 설계 모델 선정 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 최적 설계 모델을 출력하거나 새로운 최적 후보 설계 모델 생성을 요청하는 최적 설계 모델 출력부;를 포함하는 인공지능을 이용한 최적 설계 모델 제안 시스템
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제 1항에 있어서,상기 설계 모델 생성부는,상기 최적 설계를 위해 설계 정보를 획득하여 상기 최적화 조건 정보를 설정하는 최적화 조건 정보 설정 모듈;상기 최적화 조건 정보를 이용하여 설계 생성 영역 및 보상 함수를 설정하고, 상기 설계 생성 영역에 2차원 이상의 공간 확률 밀도 함수를 반영하는 설계 기초 정보 적용 모듈;상기 설계 생성 영역에 적용된 상기 공간 확률 밀도 함수를 이용하여 상기 설계 생성 영역의 단위 영역 요소 별로 유닛 셀 생성 확률을 획득하고, 획득한 상기 유닛 셀 생성 확률을 이용하여 적어도 하나의 유닛 셀을 상기 설계 생성 영역에 생성하거나 제거하는 유닛 셀 정보 처리 모듈; 및상기 적어도 하나의 유닛 셀을 이용하여 상기 최적 후보 설계 모델을 출력하는 최적 후보 설계 모델 출력 모듈;을 포함하는 인공지능을 이용한 최적 설계 모델 제안 시스템
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제 1항에 있어서,상기 해석 결과 확인부는,상기 최적 후보 설계 모델을 획득하여 상기 최적 후보 해석 모델로의 변환을 수행하는 해석 모델 변환 모듈;상기 최적 후보 해석 모델에 경계 조건 및 보상 함수를 적용하고, 상기 최적 후보 해석 모델을 이용하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 상기 최적 후보 해석 결과를 획득하는 해석 결과 획득 모듈; 및상기 최적 후보 해석 결과와 기 설정된 목표 성능 기준 값을 비교한 결과인 상기 평가 결과를 생성하는 설계 모델 평가 모듈;을 포함하는 인공지능을 이용한 최적 설계 모델 제안 시스템
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제 1항에 있어서,상기 최적 설계 모델 출력부는,상기 평가 결과를 확인하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 해석 결과가 기 설정된 목표 성능 기준 값을 만족하는 경우 해당 최적 후보 설계 모델을 상기 최적 설계 모델로 선정하는 최적 설계 모델 선정 모듈; 및상기 평가 결과에 포함된 상기 최적 후보 설계 모델이 최적 설계 모델로 선정되지 않은 경우, 새로운 최적 후보 설계 모델 생성을 요청하는 최적 후보 설계 모델 생성 요청 모듈;을 포함하며,상기 최적 후보 설계 모델 생성 요청 모듈은,상기 평가 결과를 이용하여 상기 기 설정된 목표 성능 기준 값을 만족할 수 있는 방향으로 기 설정된 기계학습 알고리즘의 네트워크의 업데이트를 수행하는 인공지능을 이용한 최적 설계 모델 제안 시스템
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설계 모델 생성부를 이용하여 최적 설계를 위한 최적화 조건 정보를 획득하여 설계 기초 정보를 처리하고, 처리한 상기 설계 기초 정보를 기반으로 유닛 셀 정보를 처리하여 최적 후보 설계 모델을 생성하는 단계;해석 결과 확인부를 통해 상기 최적 후보 설계 모델을 획득하여 최적 후보 해석 모델로 변환하고, 변환한 상기 최적 후보 해석 모델을 통해 최적 후보 해석 결과를 획득하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 평가를 수행한 평가 결과를 획득하는 단계; 및최적 설계 모델 출력부를 통해 상기 평가 결과를 이용하여 상기 최적 후보 설계 모델에 대한 최적 설계 모델 선정 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 최적 설계 모델을 출력하거나 새로운 최적 후보 설계 모델 생성을 요청하는 단계;를 포함하는 인공지능을 이용한 최적 설계 모델 제안 방법
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