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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이나경 (명지대학교) 신용범 (명지대학교) 신동일 (명지대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제25권 제2호
발행연도
2021.4
수록면
64 - 71 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

소재 분자정보와 Chemical Language Processing 기반의 고분자 복합수지 기계적 거동 예측
이나경 화학과 2022.01 학위논문

2021

AI 기반의 재료 설계를 위한 고분자 복합수지의 기계적 거동 예측 기계학습 모델링
이나경 ,  강주은 ,  이재욱 외 1명 한국가스학회 학술대회논문집 2021.05 학술대회자료
기계학습에 기반한 고분자 복합수지의 기계적 물성 거동 예측
이나경 ,  신용범 ,  신동일 한국가스학회지 2021.04 학술저널

초록· 키워드

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수소연료전지자동차를 비롯한 자동차 분야에서 성형 가공성과 기계적 특성이 우수한 고분자 복합수지에 대한 연구는 특정 기계적 특성을 갖춘 재료의 설계지원을 위한 Computer-Aided Engineering (CAE)으로 확대되고 있다. CAE 자동화는 소재의 기계적 특성 및 거동 예측이 선행되어야 하는데, 고분자 복합수지의 기계적 물성 예측은 단일물질과 달리, 바탕재와 보강재 간의 관계로만 설명하기에는 물성 거동이 복잡하기에, 수식으로 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 큰 소성 구간과 조성에 예민하여 예측이 어려웠던 고분자 복합수지의 조성에 따른 응력-변형률 선도를 데이터의 기계학습을 기반으로 예측하였다. 개발모델은 바탕재, 보강재 종류 및 조성간의 복잡한 상관관계를 찾아, 학습한 시험 데이터가 없는 조건에서도 전체 응력-변형률 곡선을 의미있게 예측한다. 학습하지 않은 조성과 구성에 대해서도 고분자 복합수지의 기계적 특성을 예측하는 개발 모델을 기반으로 향후 소재 설계 AI 시스템을 완성할 수 있을 것으로 기대한다.
#machine learning #mechanical behavior #polymer matrix composite #prediction model

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 기계적 물성 거동
III. 적용 기계학습 모델
IV. 예측 모델링
V. 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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삼정KPMG 경제연구원 / 2018 / 자동차 경량화 트렌드의 중심이동, 소재의 경량화 google schola Liu, S. / 2019 / Fabrication, mechanical properties and failure mechanism of random and aligned nanofiber membrane with different parameters / Nanotechnology Reviews 8:218~226 google schola Abadi, M / 2015 / TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems / arXiv preprint google schola Messler, R. W / 2011 / The Essence of Materials for Engineers / Jones & Bartlett Learning google schola LeCun, Y. / 2015 / Deep learning / Nature 521 google schola

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