Development of a Microstructure-Based Multi-Scale PINN Platform for Virtual Metrology and Process Design in Cryogenic Aluminum Forming
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710111847
과학기술정보통신부
한국연구재단
울산대학교산학협력단
이진우
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,348만원
6,348만원
기초연구
대학
울산광역시 남구
재료 > 소성가공/분말 > 판재성형기술
[최종목표] 미래 모빌리티 경량화를 위한 석출경화형 고강도 알루미늄(6000계 혹은 7000계 T6)의 극저온 성형 공정 개발에 있어, 극한 환경으로 인한 실시간 계측의 한계를 극복하고 최적 공정 설계를 가능케 하는 물리(Physics) + 데이터(AI) 융합형 가상 계측 및 예측 프레임워크 완성하고자 함.[주요 학술설과 목표]SCIE 논문 게재: 8편 (...
... Variable)와 연계하여 예측 정확도 고도화.○ PINN 기반 통합 성형 예측 프레임워크 v2.0 완성 → M-K 기반 국부화 물리와 PINN 결합을 통한 극저온 성형성 예측의 안정성/설명 가능성 강화.○ 설명 가능한 AI(XAI) 기반 공정 최적화 지원 → 최종적으로 “물리 모델(FEA) + 데이터 모델(PINN)”이 결합된 하이브리드 디지털 트윈 프로토타입 완성.
... 기술을 극저온/초고온 등 극한 환경 공정의 '범용 물리-AI 하이브리드 솔루션'으로 확장, 디지털 트윈 코어 엔진으로 활용.- 산업 공정 최적화 가이드: 최종년도 U/V자형 굽힘 실증 기반 ... 후열처리 공정 단순화로 제조 원가 절감.- 개발 리드타임 단축: Virtual Try-out 전환으로 금형 수정·시제품 제작 약 30% 이상 절감.- 산업 파급: ㈜성우하이텍, ㈜신영 등 국내 ...