Engineering Problem
엔지니어링 문제

FEM(유한 요소 방법)은 PDE(편미분 방정식)가 적용되는 엔지니어링 문제를 해결하는 데 널리 사용되는 도구입니다.

다양한 공학적 문제를 해결하기 위한 수치해석법의 하나로 유한요소법을 적용하는 것은 물론 지속적으로 발전하고 있는 CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering) 등 다양한 관련 분야의 컴퓨터 개발과 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 공학 분야에 대한 관심 집중.

최근 연구에 따르면 WSN, 사물 인터넷(IoT) 및 기계 학습 모델의 다학제 영역에서 자율 네트워크의 에너지 감소와 같은 엔지니어링 문제를 해결하기 위한 생체에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 알고리즘이 있습니다.

SMA(슬라임 몰드 알고리즘)는 실제 엔지니어링 문제에서 널리 사용할 수 있는 새로운 메타 휴리스틱 알고리즘입니다.

수치 계산 접근 방식의 출현으로 진화 알고리즘(EA)이 복잡한 실제 엔지니어링 문제를 해결할 수 있습니다.

이를 위해 최적화 문제로 전력계통 안정기 감쇠 제어기를 공식화하고, 개선된 알고리즘을 사용하여 최적의 제어기 매개변수를 검색하여 이러한 복잡한 실세계 공학 문제에 대해 제안된 알고리즘의 적용 가능성 및 성능을 더 높였습니다. .

여러 상충되는 목표가 있는 실제 엔지니어링 문제를 효율적으로 해결하기 위해 진화적인 다중 목표 최적화 접근 방식에 많은 관심을 기울였습니다.

거의 모든 실제 및 엔지니어링 문제에는 종종 제약이 있는 일종의 다중 목표 최적화가 포함됩니다.

제안된 버전은 원래 BOA(Butterfly Optimization Algorithm), GWO(Gray Wolf Optimizer), MFO(Moth-flame Optimization), PSO(Particle Warm Optimization), SCA(Sine Cosine Algorithm) 및 WOA(Whale Optimization Algorithm)와 비교됩니다. CEC 2014 벤치마크 기능과 용접 빔 엔지니어링 설계, 인장/압축 스프링, 압력 용기 설계 및 감속기 설계 문제와 같은 4가지 실제 엔지니어링 문제를 사용합니다.

Harris Hawks Optimization(HHO) 알고리즘은 감속기 최적화, 압력 용기 최적화, 캔틸레버 빔 최적화 및 인장/압축 스프링 최적화와 같은 엔지니어링 문제의 최적화에 사용되었습니다.

실제 최적화 문제에서 효율적인 결과를 보장하는 동적 사인 코사인 알고리즘의 효율성이라는 두 가지 실용적인 엔지니어링 문제도 이 알고리즘에 적용됩니다.

실제 최적화 작업으로 제안된 알고리즘의 성능을 평가하고 평가하기 위해 패널티 제약 조건이 있는 4가지 표준 엔지니어링 문제가 테스트 벤치에 추가됩니다.

관련 문헌에 따르면 ZigBee WSN 기술은 지하 광산과 같은 협소한 환경에서 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 이 개념 논문은 엔지니어링 프로젝트 계획과 유사하게 주로 ZigBee WSN 기술과 통신 기반 열차 제어(CBTC) 시스템을 통합하여 지하 광산에서 무인 차량이 사용될 가능성을 모색합니다. 엔지니어링 프로젝트에 대한 실용적인 엔지니어링 문제를 해결합니다.

관련 문헌에 따르면 ZigBee WSN 기술은 지하 광산과 같은 협소한 환경에서 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 이 개념 논문은 엔지니어링 프로젝트 계획과 유사하게 주로 ZigBee WSN 기술과 통신 기반 열차 제어(CBTC) 시스템을 통합하여 지하 광산에서 무인 차량이 사용될 가능성을 모색합니다. 엔지니어링 프로젝트에 대한 실용적인 엔지니어링 문제를 해결합니다.

향상된 알고리즘의 효율성을 추가로 검증하기 위해 SRGS-EHO는 검색 공간이 제한된 두 가지 고전적인 엔지니어링 문제(압력 용기 설계 문제 및 인장/압축 스트링 설계 문제)를 해결하는 데에도 적용됩니다.

마지막으로 제안된 CFDO는 압력 용기 설계와 같은 고전적인 엔지니어링 문제에 적용되었으며 결과는 CFDO가 WOA, GWO, FDO 및 CGWO보다 문제를 더 잘 처리할 수 있음을 보여줍니다.

제안된 AOSMA 알고리즘은 실제 엔지니어링 문제를 해결하기 위한 기능 최적화에 유용할 것입니다.

이러한 프로젝트는 참가자가 아이디어를 실현하고 대학 과정에서 얻은 지식을 적용하며 실제 엔지니어링 문제를 해결하도록 동기를 부여합니다.

수학적 변환을 사용하면 많은 과학 및 공학 문제를 기존의 시공간 영역에서 일반화된 시공간 영역으로 변환하여 기존의 시공간 영역에서 직접 얻을 수 없는 분석 솔루션을 도출할 수 있습니다. 일반화된 시공간 영역에서

최근 몇 년 동안 석탄층 메탄의 개발, 특히 대규모 성공 셰일 오일 및 가스 개발과 함께 사람들은 퇴적지에서 에너지를 재래식 에너지와 비재래식 에너지로 분류할 뿐만 아니라 중요하게 언급한 비재래식 에너지 기존 에너지원, 신에너지의 삼자 대결 양상과 상황, 본 논문에서는 일종의 신에너지 유형으로서 미래 비전통 에너지의 정체를 규명하고, 세계 및 중국의 주요 비재래식 에너지에 대해 분석한다. , 자원 잠재력, 종의 상태 탐사 및 개발, 기초 지질 이론 및 공학 문제에 직면, 비재래식 에너지 ​​및 재래식 에너지 ​​관계 강조, 둘 다 석유 산업에 속합니다.

이 사례 연구와 같은 사회적 문제와 관련된 복잡한 엔지니어링 문제는 ITDT(통합 초학문적) 도구를 사용하여 관련 설계 문제를 효과적이고 효율적으로 해결하는 데 도움이 됩니다.

실습은 지능형 교육 시스템의 구축이 졸업 설계/논문 수행에 대한 교사와 학생의 열정을 향상시켜 학생 능력의 훈련 품질을 보장하고 복잡한 공학 문제의 해결을 촉진한다는 것을 보여줍니다.

최근 몇 년 동안 지능형 최적화 기술의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 지능형 최적화 기술이 실제 공학 문제에 널리 적용되었습니다.

계산 절차는 현장 건설에 대한 구체적인 지침을 제공할 수 있는 실제 엔지니어링 문제를 시뮬레이션할 수도 있습니다.

수치 계산 접근 방식의 출현으로 진화 알고리즘(EA)이 복잡한 실제 엔지니어링 문제를 해결할 수 있습니다.

이를 위해 최적화 문제로 전력계통 안정기 감쇠 제어기를 공식화하고, 개선된 알고리즘을 사용하여 최적의 제어기 매개변수를 검색하여 이러한 복잡한 실세계 공학 문제에 대해 제안된 알고리즘의 적용 가능성 및 성능을 더 높였습니다. .

이 문서는 설계 최적화에 대한 명백하거나 직관적인 솔루션이 여기에 설명된 가장 간단한 경우에도 틀릴 수 있음을 보여주므로 엔지니어링 문제를 해결할 때 신중한 데이터 중심 분석이 필요합니다.

최근 연구에 따르면 WSN, 사물 인터넷(IoT) 및 기계 학습 모델의 다학제 영역에서 자율 네트워크의 에너지 감소와 같은 엔지니어링 문제를 해결하기 위한 생체에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 알고리즘이 있습니다.

메타휴리스틱과 자연에서 영감을 받은 알고리즘을 활용하여 엔지니어링 문제를 해결한 여러 연구가 문헌에 존재합니다.

따라서 광산 작업의 안정성을 보장하는 엔지니어링 문제를 해결하고 고정 매개변수를 계산하기 위해 약한 중간층 및 점토 중간층의 비율과 잘 상관되는 층 그룹에 대해 평균화된 강도 값을 사용할 수 있습니다.

전기 저항 단층 촬영(ERT)은 다양한 지질, 환경 및 지반 공학 문제에 대해 지하 지리 재료를 이미지화하는 데 사용되는 지구 물리학적 방법입니다.

한편 인공지능 기술의 지반공학 문제 해결 가능성은 문헌에서 강조되고 있다.

이러한 맥락에서 실제 엔지니어링 문제를 최적화하기 위해 자연 현상에서 영감을 받은 메타휴리스틱 알고리즘이 있습니다.

마지막으로 MGEHO는 세 가지 실제 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 적용됩니다.

오늘날 최적화 접근 방식과 관련된 제한된 엔지니어링 문제를 해결하는 것은 매력적인 연구 주제입니다.

Salp Swarm Algorithm(SSA) 및 Slime Mold Algorithm(SMA)을 기반으로 하는 HSMSSA(Hybrid Slime Mold Salp Swarm Algorithm)라는 새로운 하이브리드 최적화 알고리즘이 제한된 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다.

버그 분류는 개발자가 버그 보고서에 할당되는 소프트웨어 엔지니어링 문제입니다.

소프트웨어 노력 추정(SEE)은 강력한 예측 모델이 필요한 소프트웨어 엔지니어링 문제입니다.

표면 공학은 주어진 재료의 성능을 감소된 비용으로 높일 수 있기 때문에 다양한 공학 문제에 대한 기술적 솔루션을 제공할 수 있는 엄청난 잠재력이 있습니다.

다양한 공학적 문제를 해결하기 위한 수치해석법의 하나로 유한요소법을 적용하는 것은 물론 지속적으로 발전하고 있는 CAD(Computer Aided Design), CAE(Computer Aided Engineering) 등 다양한 관련 분야의 컴퓨터 개발과 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 공학 분야에 대한 관심 집중.

유한 요소 해석(FEA)은 토목 공학 문제에 대한 솔루션을 찾는 데 유용한 도구입니다.

많은 연구자들이 실제 토목 공학 문제의 설계를 자동화하고 최적화하기 위해 최첨단 메타휴리스틱을 개발하고 적용했습니다.

그러나 낮은 평균 기온(-4 °C 미만)에도 불구하고 건설 지역에서 동결된 상태의 토양을 보존하는 것은 어려운 공학적 문제입니다.

WEC의 PTO 매개변수를 최적화하는 것은 검색 공간의 높은 차원과 복잡성으로 인해 어려운 엔지니어링 문제입니다.

JS 옵티마이저는 포괄적인 수학적 벤치마크 기능 세트를 사용하여 테스트되었으며 일련의 구조 엔지니어링 문제에 적용됩니다.

따라서 여기의 주요 목표는 구조 설계가 기하학적 평가를 위한 효과적인 방법으로 전용 구조 공학 문제에서도 사용될 수 있음을 보여주는 것입니다.

DEDMNA 알고리즘은 3개의 실생활 공학 문제와 13개의 제약 문제에 적용됩니다.

제안된 수치적 접근은 계산 경과 시간이 매우 짧으므로 향후 조사 대상이 되는 실제 공학 문제에 적용할 수 있습니다.

우리는 이 실험에서 테스트 문제로 사용할 5개의 실제 기계 공학 문제와 2개의 수학적 문제를 고려합니다.

활용되는 엔지니어링 응용 프로그램은 기계 공학 문제, 전기 공학 문제, 최적 매개변수, 경제적 부하 파견 및 손실 감소 분야의 응용 프로그램입니다.

최근 몇 년 동안 복잡한 엔지니어링 문제를 처리하기 위해 자연에서 영감을 받은 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘이 개발되었습니다.

데이터 분석 및 최적화 문제에 전산 지능 방법을 적용하면 복잡한 엔지니어링 문제에 대해 실현 가능하고 최적의 솔루션을 제공할 수 있습니다.

지진 발생 시 액체 저장 탱크에서 발생하는 것과 같이 탱크에서 액체가 출렁일 때 주요 문제가 발생할 수 있으며 이는 해결해야 할 중요한 공학적 문제입니다.

정확한 측정은 중요한 엔지니어링 문제입니다.

이 연구 분야는 다양한 엔지니어링 문제를 최적화한 에너지, 물 및 환경 시스템 전반에 걸친 연구로 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받았습니다.

AIR 방법을 사용하여 다양한 엔지니어링 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다.

또한 시변 불확실성 전파 방법의 효율성을 입증하기 위해 두 가지 엔지니어링 문제를 조사했습니다.

20개의 수학적 벤치마크 함수, CEC 2020 벤치마크에 관한 CEC(진화 계산 경쟁), 잘 알려진 3개의 제약 및 2개의 엔지니어링 문제를 사용하여 새 알고리즘을 검증합니다.

이 논의는 암석 덩어리 분류 등급을 직접 결정하기 위한 도구로 기술을 사용하고 암석 공학 문제를 해결하기 위한 기계 학습의 적용에 중요한 의미를 갖습니다.

거친 조인트의 전단 거동을 이해하는 것은 암석 공학 문제를 처리하는 데 매우 중요합니다.

또한 4개의 잘 알려진 엔지니어링 문제를 사용하여 제안된 알고리즘이 실제 문제 솔루션을 얻는 능력을 평가합니다.

이 잘 알려진 엔지니어링 문제는 이진 변수가 PRV의 위치를 ​​나타내기 위해 도입된 혼합 정수 비선형 프로그램(MINLP)으로 캐스팅될 수 있습니다.

범프 조건 및 완화 기술을 더 잘 이해하기 위해 학계, 산업체 및 규제 기관에서 상당한 진전을 이루었지만 석탄 범프는 정확한 고장 메커니즘이 명확하게 이해되지 않는 오랜 기간의 고도로 현장 특정적인 엔지니어링 문제를 나타냅니다.

관광 분야에서 지리 정보 기술의 사용은 관광과 관련된 특정 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 확대될 것입니다.

ML 방법, 특히 ANN은 다양한 화학 공학 문제를 해결하는 데 이미 가치가 있음을 입증했지만 열분해, 열 분석, 특히 열역학 연구에서의 응용은 아직 초기 단계에 있습니다.

단일 제어 및 상태 경로 제약이 있는 복잡한 화학 공학 문제를 처리하는 UTM의 능력도 이 연구에서 입증되었습니다.

현재 TBM이 건설하는 터널 프로젝트에서 이러한 긴급한 공학적 문제를 해결할 효과적인 솔루션은 아직 없습니다.

이 기사는 특수 장치 개발의 긴급한 엔지니어링 문제를 해결하기 위한 가능한 옵션 중 하나를 제시하고 서비스 가능성을 위해 연속적인 정면 시스템이 있는 고층 건물에 배치합니다.

마지막으로 제안된 CFDO는 압력 용기 설계와 같은 고전적인 엔지니어링 문제에 적용되었으며 결과는 CFDO가 WOA, GWO, FDO 및 CGWO보다 문제를 더 잘 처리할 수 있음을 보여줍니다.

IDANS의 효율성은 벤치마크 기능과 기어 트레인 설계 문제라는 고전적인 엔지니어링 문제에 대한 테스트를 통해 검증되었습니다.

가장 문제가 되는 퇴적암 중 하나가 황산염으로 저수지 댐과 같은 기반 시설 부지에 공학적 문제를 일으킵니다.

이러한 특징은 종종 노상 침하, 포장 균열, 주택 균열, 기울어짐 및 기초의 불충분한 지지력과 같은 공학적 문제를 야기합니다.

또한 적절한 마찰 역학 및 부식 방지 특성으로 인한 항균 재료 코팅은 해양 설비 및 선박 표면의 생물학적 오염이라는 주요 공학적 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

본 논문은 교량 건설 과정에서 발생하는 불완전 준설의 주요 공학적 문제를 목표로 수중 준설 로봇의 정확한 추적에 따른 실현 가능한 해법을 제시한다.

메타 휴리스틱과 하이브리드는 82개의 함수, 4개의 엔지니어링 문제 및 다양한 차수의 최소 다항식을 사용하여 마르코프 부등식의 상수를 추정하는 새로운 도전적인 문제에 대해 평가됩니다.

제안된 I-GWO 알고리즘의 성능은 CEC 2018 벤치마크 제품군과 4가지 엔지니어링 문제에 대해 평가됩니다.

본 논문에서 제안하는 계산 방법은 프리스트레스되지 않은 케이블 그물 구조 또는 이와 유사한 구조의 큰 변형 및 내력 분포의 전 과정을 효과적으로 계산할 수 있으며, 이는 이러한 큰 변형 및 강한 비선형 엔지니어링의 수치 해석에 중요한 방법 참조를 제공합니다. 문제.

이 작업은 데이터 기반 모델을 사용하여 고차원 비선형 엔지니어링 문제에 대한 실시간 고충실도 최적화 접근 방식을 보여줍니다.

마지막으로 8가지 벤치마크 사례와 1가지 엔지니어링 문제에 대해 5가지 잘 알려진 방법과 비교하여 3가지 버전의 MFGO를 검증하여 우수한 계산 효율성과 견고성을 수행했습니다.

터빈 블레이드 설계에 대한 5개의 수학적 장난감 문제와 1개의 엔지니어링 문제에 대한 테스트를 통해 제안된 알고리즘의 효과가 잘 입증되었습니다.

마지막으로, 본 연구는 복잡한 시스템 엔지니어링 문제의 평가 및 의사 결정을 위한 지침 또는 참고 자료를 제공하고 위험 평가 및 의사 결정 문제에 대한 추가 연구 방향을 제시할 수 있습니다.

이 기사에서는 각 샘플링 인스턴스에서 설정값이 동적 시스템의 초기 상태와 동시에 불확실한 매개변수로 처리되는 프로세스 시스템 엔지니어링 문제에 대한 다중 설정값 비선형 명시적 컨트롤러 설계를 위한 새로운 프레임워크를 소개합니다.

지원 시스템 설계는 항상 단층 내에서 굴착된 대규모 터널의 중요한 엔지니어링 문제였습니다.

개방 수로의 경계를 따라 전단 응력 분포를 정확하게 예측하는 것은 홍수 조절, 침전물 수송, 강둑 보호 등과 같은 수많은 중요한 엔지니어링 문제를 해결하는 열쇠입니다.

제안된 방법의 놀라운 성능을 검증하기 위해 30개의 IEEE CEC2017 벤치마크 기능과 3가지 일반적인 엔지니어링 문제에 대해 향상된 패러다임을 다른 메이트 휴리스틱 알고리즘과 비교합니다.

FCSO 알고리즘의 적용 가능성을 추가로 테스트하기 위해 최적화 프로세스에 대한 제약이 있는 4가지 일반적인 엔지니어링 문제에 FCSO 알고리즘을 적용합니다.

여러 엔지니어링 문제는 계산 방식으로 모델링되며 이러한 시뮬레이션에는 일반적으로 해결하기 어려운 대형 시스템이 포함됩니다.

또한 HGS는 적용 가능성을 입증하기 위해 여러 엔지니어링 문제에 적용되었습니다.

이러한 특성을 통해 VCPM은 대규모 엔지니어링 문제에서도 암석 미세 균열 및 거대 균열 거동을 시뮬레이션할 수 있습니다.

마지막으로, 조향 너클의 확률적 형상 최적화 수행의 성공은 산업 규모의 엔지니어링 문제를 해결하는 데 있어 다점 단일 단계 GPCE 방법의 힘을 보여줍니다.

다중 규모 순차 완전 암시적(MS SFI) 저수지 시뮬레이션 방법의 새로운 구현은 그 유용성을 이해하기 위해 저수지 엔지니어링 문제 세트에 적용됩니다.

저수지 엔지니어링 문제를 해결하고 프로젝트 비용을 높이는 것을 목표로합니다. 제안된 방법은 약간의 수정만 가해 다른 분야에 적용할 수 있다.

그러나 모델 보정을 일반 엔지니어링 문제에 적용하려면 가정 없이 분석 기울기를 도출해야 합니다.

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메타 모델은 현대 엔지니어링 문제의 분석에서 저렴하고 정확한 대리를 구성하는 데 적합한 도구입니다.

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자연 채널의 흐름 계산은 특히 홍수 시 수많은 엔지니어링 문제를 해결하는 열쇠입니다.

이러한 분석의 대부분은 수많은 엔지니어링 문제에 대한 답을 얻을 수 있는 유한 요소 방법을 사용하는 소프트웨어를 사용하여 수행됩니다.