본 연구에서는 강건 토폴로지 최적화(robust topology optimization, RTO) 기법을 통합하여 진화적 토폴로지 최적화(evolutionary topology optimization, ETO) 방법을 향상시키고, 구조의 효율성과 지속가능성을 개선하는 데 활용하였다. 주어진 설계 공간 내에서 재료 분포를 최적화함으로써 본 접근법은 재료 사용을 감소시키고 비용 효율성과 환경을 고려한 설계를 촉진한다. 강건 설계 원칙을 통합함으로써 최적화된 구조가 환경 및 하중 조건의 변화에 대해서도 견고성을 유지하도록 한다. 불확실성 문제에서 매끄러운 경계를 달성하고 차원성(dimensionality)을 다루기 위한 RTO의 주요 과제를, ETO를 희소 그리드 콜로케이션(sparse grid collocation)과 결합함으로써 해결하였으며, 이는 계산 시간과 후처리 작업을 유의미하게 감소시킨다. 본 방법론은 불확실한 하중과 재료를 받는 2차원 보(two-dimensional beams)를 대상으로 한 수치 예제를 통해 검증되었고, RTO–확장 유한 요소법(RTO–extended finite element method) 및 몬테카를로(Monte Carlo)와 같은 전통적 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 결과는 ETO가 컴플라이언스(compliance) 평균값과 표준편차를 낮출 수 있음을 보여주며, 그 효율성과 강건성을 입증한다.

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