Physics-Informed Meta-Model Development for Shared Torpedo Anchor Systems Using AI-Assisted Finite Element Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사후국외연수
2026년
2340063729
교육부
한국연구재단
연세대학교
이지영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,000만원
6,000만원
응용연구
대학
서울특별시 서대문구
건설/교통 > 건설 환경설비 기술 > 친환경 토목시설물 설계/시공/관리기술
연구개발과제에서는 Shared torpedo anchor 시스템의 지반-구조 거동을 물리 기반 인공지능(Physics-Informed AI)를 활용하여 고속?고신뢰도로 예측할 수 있는 Meta-Model 설계 프레임워크를 구축하고자 함. 이를 통해 FE 해석을 대체 가능한 계산지반공학 기반 설계 기술을 확보하고, 부유식 해상풍력 계류 시스템의 신뢰성 및 경제성 ...
... 하중 조건을 반영한 3차원 FE 연동 해석을 수행하여 공유 토페도 앵커의 지지력과 변위 응답 데이터를 확보한다. 이를 통해 이후 AI 모델 학습에 활용될 고품질 데이터베이스를 구축함.둘째, 인공신경망(ANN), 가우시안 프로세스(Gaussian Process) 등 기존 데이터 기반 모델을 개발하고, FE 해석 결과와의 비교를 통해 예측 성능과 한계를 체계적으로 분석함. 이 단계는 ...
(1) 기술적 성과: 지반-구조 상호작용 문제에 Physics-Informed Machine Learning을 적용한 차세대 계산지반공학 설계 기술을 확보하고, FE 해석 의존도를 줄이는 AI 기반 offshore foundation 설계 패러다임을 구축함.(2) 경제적 성과: Anchor 공유 설계를 통한 설치 수량 감소 및 계류 시스템 비용 절감을 도모...