Physics-Embedded AI for Multiscale Inverse Design of Additively Manufactured Lattice Structures
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065414
교육부
한국연구재단
서울대학교
유성준
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
개발연구
대학
서울특별시 관악구
기계 > 국방기계 > 구조설계/해석
... 현상이 동시에 얽혀 결정된다. 이로 인해 설계 후보 하나를 검증하는 데에도 많은 계산 시간이 필요하고, 다양한 형상을 탐색하며 최적 설계를 찾는 과정은 사실상 제한적일 수밖에 없다. 기존 인공지능 접근 또한 미세 구조와 전체 구조를 분리해 다루거나, 물리적 제약을 충분히 반영하지 못해 실제 제조에 적용하기 어려운 결과를 생성하는 경우가 많다.본 연구는 이러한 한계를 근본적으로 해결하고자 ...
본 연구는 앞 단계의 결과가 다음 단계의 기반이 되는 구조로 설계되며, 해석?설계?일반화로 이어지는 세 단계로 구성된다.첫 단계에서는 멀티스케일 물리 해석 모델을 구축한다. 다양한 격자 구조를 일관되게 다루기 위해 형상을 부호 거리 함수 기반으로 표현하고, 이를 통해 연속적인 형상 변화가 자연스럽게 반영될 수 있도록 한다. 모델은 미세 스케일과 전체 부품 ...
... 메타물질 설계나 다공성 전극과 같이 물리 기반 해석이 필요한 다양한 공학 문제로 확장할 수 있는 기반을 마련한다. 또한 물리 기반 해석과 생성형 설계를 통합한 접근을 통해 계산역학과 인공지능 설계의 접점을 확장하고, 관련 분야에서 새로운 연구 흐름을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다.산업적으로는 고성능 격자 구조 설계에 필요한 시간과 전문 인력 의존도를 크게 낮출 수 있다는 점에서 파급력이 ...