Design and Optimization of Next-Generation Fuels based on Hybrid Nanomaterials through Multiscale Integrated Research Methodology
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113164
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국과학기술원
심형섭
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,329만원
6,329만원
기초연구
대학
대전광역시 유성구
에너지/자원 > 신재생에너지 > 합성연료
■ 본 연구는 다기능성 하이브리드 나노소재를 활용하여 차세대 연료 시스템의 성능을 획기적으로 향상시키는 핵심 원천 기술을 확보하는 데 목적이 있음. 이를 위해 데이터 및 머신러닝 기반 멀티스케일 통합 연구 플랫폼을 구축하고, 분자 동역학 및 실험 데이터를 기반으로 나노소재가 매개하는 연료 반응 경로를 분자 수준에서 재설계하는 원천 기술을 개발할 예정임. 궁극적으로, ...
... 핵심 기반 기술을 확보할 것임. 3차년도에서는 1~2차년도 얻은 모든 실험 및 시뮬레이션 데이터를 통합하여 머신러닝(machine learning, ML) 기반의 멀티스케일 하이브리드 모델을 ... 3] MD 기반 나노소재-연료 계면 반응 메커니즘 정량적 규명■ 3차년도: 멀티스케일 통합 플랫폼 구축 및 차세대 연료 성능 최적화[세부목표 4] 머신러닝 기반 멀티스케일 통합 반응 모델 개발[세부목표 ...
... 반응, 점화 및 연소 특성을 반영한 멀티스케일 반응·연소 모델과 최적화 기법은, 수송/발전 분야 가스터빈 엔진, 고효율 에너지 변환 시스템 및 차세대 항공 추진기관 설계 시 핵심 기초 데이터 및 해석 도구로 활용될 수 있음. 이를 통해 차세대 연료의 성능을 예측하고, 시스템 수준에서의 최적 운용 조건 도출이 가능함.■ 재사용 발사체, 극초음속 비행체, 유·무인 고성능 무기체계 ...