초록 ▼

□ 연구개요
고무 부품의 내구수명 예측은 고무 소재의 물성 산포 및 역학적 비선형과 대변형 거동으로 인해 해석적 접근이 어려우므로 신뢰성 있는 재료 모델과 이에 기반한 해석기술의 확보가 필요하다. 본 연구는 자동차 진동 절연과 승차감 개선을 위해 사용되는 부시(bush), 마운트(mount) 등 고무류 기반 부품에 적용할 수 있는 내구해석 기술 개발을 목표로 하였다. 특히, 고무 재료 시험 데이터를 효율적으로 모델링할 수 있는 초탄성 구성식을 도출하고, 최근의 딥러닝 기법을 접목하여 기존의 고무 해석과 설계 작업의 효율을 크게

□ 연구개요
고무 부품의 내구수명 예측은 고무 소재의 물성 산포 및 역학적 비선형과 대변형 거동으로 인해 해석적 접근이 어려우므로 신뢰성 있는 재료 모델과 이에 기반한 해석기술의 확보가 필요하다. 본 연구는 자동차 진동 절연과 승차감 개선을 위해 사용되는 부시(bush), 마운트(mount) 등 고무류 기반 부품에 적용할 수 있는 내구해석 기술 개발을 목표로 하였다. 특히, 고무 재료 시험 데이터를 효율적으로 모델링할 수 있는 초탄성 구성식을 도출하고, 최근의 딥러닝 기법을 접목하여 기존의 고무 해석과 설계 작업의 효율을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
● 고무재료 시험 데이터 및 구성식 인자 분석
고무 재료 변형 시험을 통해 물성 데이터 측정을 완료함
고무 재료 구성식 모델을 분석하고 이를 통해 모델링 인자 리스트를 도출함
구성식 모델 인자별 민감도를 계산하고 이를 통해 구성식 모델의 평가를 완료함
고무 강성(stiffness) 예측을 위한 기본 초탄성 구성식 모델 정식화를 완료함
● 고차 초탄성 구성식 모델 정식화 및 내구 예측 모델 개발
고무 재료 시험 데이터를 통해 내구 및 파단 거동 데이터 분석
변형률구배 에너지를 고려한 고차 초탄성 구성식 모델 도출
● 고무 부품 내구 해석 및 신뢰성 평가
고무 부싱 부품 선정 및 해석 모델 개발 완료
부싱의 강성 해석 DB 기반의 딥러닝 예측 모델 개발

□ 연구개발결과의 중요성
● 차량용 고무 부품 해석에 최적화된 고무 재료 구성식 모델을 도출하였다. 비선형 차량 부품 설계는 연구 개발 필요성에 비해 기술 개발 시도조차 잘 이루어지지 않는 상황에서 본 연구를 통해 도출된 비선형 해석 기술은 향후 고무를 비롯한 다양한 비선형 요소 부품의 설계 및 해석 기술을 향상시킬 수 있을 것이다.
● 본 연구를 통해 고무 부품의 유한요소해석 기술과 딥러닝 기법을 성공적으로 연계한 설계 기법을 도출하였다. 비선형 초탄성 구성식으로 표현되는 고무 부품의 물성 예측을 위한 유한요소해석은 해석 모델링과 해석 결과 도출에 많은 시간과 비용이 소요되므로 딥러닝을 활용한 예측 기법의 개발은 자동차 부품 설계 단계의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 방법이 될 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 3
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 14
• 4. 참고문헌 ... 16
• 5. 연구성과 ... 18
• 끝페이지 ... 18