Development of a Physics-Aware Data Augmentation and Transfer Learning Framework for Multi-Scale Mechanical Property Identification of Heterogeneous Microstructure Materials via Instrumented Indentati...
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112000
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립부경대학교
김종형
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
6,252만원
6,252만원
응용연구
대학
부산광역시 남구
재료 > 금속재료 > 구조재료
본 연구의 최종목표는 불균질 미세조직 구조재료의 멀티스케일 역학물성을 정밀 식별할 수 있는 Physics-Aware 데이터 증강 및 전이학습 기반 압입 역추정 프레임워크를 개발하는 데 있다. 기존 계장화 압입시험 기반 물성평가 기법은 균질재료를 가정하거나 제한된 데이터 환경에서 학습이 수행되어, 실제 공학재료에서 나타나는 미세조직 불균질성과 스케일 의존 거동을 ...
본 연구에서는 불균질 미세조직 구조재료의 압입 응답 기반 역학물성 식별을 위해 Physics-Aware 데이터 증강과 전이학습을 융합한 멀티스케일 역추정 프레임워크를 개발한다.우선, 다양한 미세조직 특성을 반영할 수 있는 멀티스케일 압입 해석 데이터를 구축하기 위하여 유한요소 기반 압입 시뮬레이션 및 실험데이터를 연계한 데이터베이스를 구성한다. 이 과정에서 결정립 ...
본 연구를 통해 개발되는 Physics-Aware 압입 역추정 프레임워크는 제한된 실험데이터 환경에서도 불균질 미세조직 구조재료의 멀티스케일 역학물성을 고신뢰도로 식별할 수 있는 AI ... 간 일반화 성능 저하 문제를 개선함으로써, 다양한 공학재료에 적용 가능한 범용 물성 식별 플랫폼으로 확장 가능하다. 또한 실험-해석-AI를 융합한 연구체계를 구축함으로써 차세대 계산재료역학 ...