Physics-constrained AI Surrogate Constitutive Models for Multiscale Analysis of Geomaterials
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113146
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
나선홍
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,380만원
6,380만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 지반구조/터널
본 연구의 최종 목표는 지반(흙·암반) 재료의 복잡한 거동을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는, 인공지능 기반 멀티스케일 전산해석 프레임워크를 개발하는 것이다. 지반 재료는 입자들의 접촉과 배열, 공극 구조의 변화, 변형 국부화 등 미시적 현상에 의해 거동이 근본적으로 결정된다. 이를 정밀하게 해석하기 위해서는 미시 스케일에서의 상세한 시뮬레이션이 필수적이지...
... 설계함으로써 학습 데이터 범위를 벗어난 조건에서도 신뢰성 있는 예측이 가능하도록 한다.○ (3단계, 3~4차년도) 멀티스케일 해석 프레임워크 구축 및 검증개발된 인공지능 모델을 범용 유한요소 해석 소프트웨어에 직접 연계하여, 기존 정밀 해석에 비해 100배 이상 빠르면서도 신뢰성 있는 멀티스케일 해석 체계를 구축한다. 연속 기초의 지지력 평가, 흙막이 굴착, 사면 안정성 해석 등 대표적인 지반공학 ...
먼저 본 연구의 결과물의 활용계획 세 가지를 정리하면 다음과 같다. (1) 학술적 활용: 본 연구를 통해 구축되는 미시 스케일 데이터베이스, 물리 법칙을 따르는 인공지능 거동 예측 모델, 멀티스케일 해석 프레임워크는 GitHub 등을 통해 단계적으로 공개하여, 국내외 지반공학·전산역학 분야의 후속 연구를 위한 개방형 연구 플랫폼으로 활용한다.(2) 산업적 ...