인공지능 기반 Hong-Lagrange 최적화와 데이터 기반 철근콘크리트(RC)기둥, 보의 최적설계
홍원기 지음2권에서 인공지능에 기반한 Hong-Lagrange 알고리즘을 통해 부등 제약조건이 적용되는 경우, 데이터를 기반으로 하는 공학설계를 제시하였다면, 3권에서는 2권의 이론을 철근콘크리트 기둥 및 보의 최적설계에 적용하여 빅데이터만 존재한다면 거의 제한없는 엔지니어링 활동을 가능하게 하였다.
AI-based Data-centric Engineering(AIDE)에 기반한 철근콘크리트 기둥과 보 설계를 제시하였고, ACI 318-14와 ACI 318-19 기반에서 Hong-Lagrange 알고리즘을 적용하여 최적설계를 도출하였다. 또한 인공지능 기반 Hong-Lagrange 알고리즘에 기반한 소프트웨어인 ABBA(Autodesign-Based Building Applications)-RC를 개발하여 다양한 철근콘크리트기둥과 보 설계에 적용하였으며, 풍부한 예제를 수록하였다.
더 나아가 발주처가 요구하는 구조물의 코스트 최소화, 지구 온난화를 막기 위해 글로벌하게 요구되는 이산화탄소 배출량 최소화, 시공자가 요구하는 구조물의 중량 최소화 등을 구현할 수 있도록 하였으며, 이 모든 최적설계 결과는 구조설계식과 빅데이터에 의해서 검증하였다.
AI-based Data-centric Engineering(AIDE)에 기반한 철근콘크리트 기둥과 보 설계를 제시하였고, ACI 318-14와 ACI 318-19 기반에서 Hong-Lagrange 알고리즘을 적용하여 최적설계를 도출하였다. 또한 인공지능 기반 Hong-Lagrange 알고리즘에 기반한 소프트웨어인 ABBA(Autodesign-Based Building Applications)-RC를 개발하여 다양한 철근콘크리트기둥과 보 설계에 적용하였으며, 풍부한 예제를 수록하였다.
더 나아가 발주처가 요구하는 구조물의 코스트 최소화, 지구 온난화를 막기 위해 글로벌하게 요구되는 이산화탄소 배출량 최소화, 시공자가 요구하는 구조물의 중량 최소화 등을 구현할 수 있도록 하였으며, 이 모든 최적설계 결과는 구조설계식과 빅데이터에 의해서 검증하였다.
