Development of a VARTM Composite Manufacturing Process Monitoring and AI-Based Mechanical Property Prediction Using Electrical Resistance-Based Self-Sensing
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340065835
교육부
한국연구재단
울산과학기술원
고다완
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
울산광역시 울주군
재료 > 금속재료 > 복합재료
... 활용하여 공정 데이터로부터 물성을 예측함으로써, 공정 단계에서 품질을 사전에 판단할 수 있는 가능성을 검증하고, 기존의 사후 평가 중심 품질관리 방식에서 사전 예측 기반 관리 체계로의 전환 가능성을 제시하고자 한다.나아가 본 연구는 단순한 물성 예측 모델 구축에 그치지 않고, 공정 변수 중 물성에 영향을 미치는 주요 인자를 도출하고 이를 해석함으로써 향후 공정 조건 최적화 ...
본 연구는 전기저항 기반 self-sensing 기법을 활용한 공정 모니터링과 기계적 물성 시험 데이터를 통합하여 인공지능 기반 물성 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 하며, 실험과 데이터 분석을 병행하는 단계적 접근으로 수행된다.먼저 복합재 제조 공정으로 진공 보조 수지 주입 공정(Vacuum Assisted Resin Transfer Molding, V...
... 전기저항 기반 self-sensing과 인공지능을 결합한 접근 방식은 향후 스마트 제조 및 디지털 기반 생산 시스템으로 확장될 수 있는 기반 기술로 활용될 수 있다. 특히 VARTM 공정과 ... 데이터와 인공지능을 결합한 융합 연구로서, 향후 복합재 제조 공정의 자동화 및 지능화 기술 개발에 기여할 수 있으며, 데이터 기반 제조 패러다임 전환을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.