Performance enhancement technology of instrumented indentation tester and application of nanocomposite materials using artificial intelligence
이공학학술연구기반구축(R&D) · 지역대학우수과학자
2026년
2340052201
교육부
한국연구재단
전북대학교산학협력단
한지훈
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2023.06.01 ~ 2027.05.31
1억원
1억원
응용연구
대학
전북특별자치도 전주시
재료 > 분석/물성 평가기술 > 기계적 특성평가 기술
... 최소화 할 수 있는 신뢰도 높은 재료평가 모델을 개발하고자 한다. 특히 높은 정확성을 위해서는 다수의 입력데이터를 요구하는 방법에서 벗어나 다중 정밀도 입력데이터를 기반으로 하는 고효율의 인공지능 모델을 구축함으로써 보다 적은 수의 입력데이터에서도 높은 정밀도의 모델을 구축하는 연구를 수행하고자 한다. 또한 균질화 모델을 통해 나노복합소재의 설계 파라미터(충진재, 부피비, 그리고 분산도 ...
[1] 다중 정밀도 학습데이터를 활용한 인공지능 모델 구축 무차원 피팅함수 기반 인공지능 모델의 경우 모델의 정확도를 증가시키기 위해서는 많은 수의 학습 데이터 세트가 필요하다. 그리고 이를 바탕으로 특정 소재의 재료물성 평가 시 정확도를 증가시키기에는 부적합하므로 고정밀도(high fidelity) 데이터를 활용하고자 한다. 본 연구에서는 인공지능 ...
본 연구의 결과물은 다양한 재료에 대해 인공지능 모델을 기반으로 재료물성을 평가하고 사용자의 노하우와 이해도와 상관없이 정확한 정밀도의 재료물성 평가를 수행할 수 있는 범용적인 평가모델을 제공할 수 있음. 나노인덴테이션 기법을 나노복합소재에 적용함으로써 새로운 패러다임의 물성 평가 방법을 제공할 수 있음. 연구에서 활용된 멀티스케일 모델링은 나노복합소재의 ...