Development of AI-Driven Automated Material Model Optimization and Structural Analysis Methodology for High-Fidelity Numerical Simulation
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064678
교육부
한국연구재단
한국과학기술원
박다원
2명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
응용연구
대학
대전광역시 유성구
건설/교통 > 건설시공/재료 > 건설구조재료
본 연구의 최종 목표는 Continuous Surface Cap Model (이하 CSCM) 기반의 AI 자동 재료모델 파라미터 최적화 시스템을 구축하고, 이를 수치해석 전반의 의사결정과 연동하는 종합 지능형 구조해석 파이프라인을 개발하는 것이다. 컴퓨팅 파워와 인공지능 기술의 급격한 발전으로 다양한 산업 분야에서 혁신이 이루어지고 있으나, 계산역학 기반의...
본 연구는 세 가지 핵심 과업을 축으로 1~4차년도에 걸쳐 단계적으로 심화되는 구조로 추진된다. 첫째, CSCM 기반 AI 자동 파라미터 최적화 모델을 개발한다. CSCM은 소성 유동, 체적 팽창 (dilatancy), 손상 누적, 파괴 후 연화 (post-peak softening), 경로 의존적 이력 거동 등 다양한 비선형 메커니즘을 복합적으로 내포하며...
... AI의 융합이라는 새로운 연구 방법론을 제시함으로써 고신뢰도 수치해석 분야의 연구 패러다임 전환에도 기여한다. 계산역학 분야는 높은 수학적·수치해석적 전문성이 요구되는 특성상 AI와의 접목이 ... 재해·재난과 같이 실험으로는 공간적·비용적 제약으로 재현이 사실상 불가능한 사회 공학 문제에 대해서도 디지털트윈 관점의 정밀 해석을 가능하게 하는 새로운 연구 지평을 개척할 것으로 기대된다.