Development of a data-driven spatiotemporal multiscale analysis technique for viscoelastic composite materials and acceleration using artificial neural networks
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065506
교육부
한국연구재단
인하대학교
이원주
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
기계 > 생산기반기술 > 예측/시뮬레이션기술
본 연구의 최종 목표는 점탄성 복합재료의 시공간 멀티스케일 거동을 효율적으로 예측하는 데이터 기반 멀티스케일 해석 프레임워크를 개발하는 것임. 점탄성 복합재료는 미시스케일 섬유와 기지재와의 상호작용부터 거시스케일 구조적 응답까지 복잡한 멀티스케일 현상을 보이며, 크리프, 응력 이완, 피로 누적 손상 등의 시간 의존적 거동이 나타남. 기존의 수치해석 방법은 ...
본 연구는 점탄성 복합재료의 복잡한 시공간적 거동을 정밀하면서도 효율적으로 예측하기 위한 데이터 기반 멀티스케일 해석 기법 개발을 목표로 함. 점탄성 복합재료는 시간 의존적 물성 변화와 미세구조 영향이 동시에 작용하는 특성을 가지며, 단기적으로는 탄성 응답이 지배적이나 장기적으로는 크리프 및 피로 누적 거동이 지배적임. 이러한 특성으로 인해 기존 유한요소 ...
... 전자패키징 등 고신뢰성 및 장기 내구성이 요구되는 산업 분야에서 복합재 구조물의 설계, 해석 및 성능 평가에 직접 적용 가능함. 또한 개발된 모델을 기반으로 사용자 친화적인 엔지니어링 해석 소프트웨어 또는 프로토타입 프레임워크를 구축할 수 있으며, 향후 실시간 해석이 가능한 수준으로 발전할 경우 설계 최적화, 디지털 트윈, 구조 건전성 모니터링 등 다양한 응용 분야로 확장 가능함.기대효과로는 ...