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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 홍민성 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-07 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202200011703 |
과제고유번호 | 1345331935 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-06 |
키워드 | 금속부식.부식가속화.부식파손.파괴역학.국부부식.딥러닝.머신러닝.수명예측.전기화학. |
□ 연구개요
◆ 본 창의도전 연구과제에서는 전기화학적 / 파괴역학적 분석을 응용하여 장기간의 부식특성 변화를 모사하고 부식에 기인한 파손의 발생 여부를 분석하여 데이터베이스(D/B)화하고자 함. 이를 바탕으로 인공신경망 모델을 기반으로 한 딥러닝 기술을 통하여 부식파손 및 수명예측 플랫폼을 개발하고자 함.
□ 연구 목표대비 연구결과
◆ 열교환기는 상시 가동 상태이기 때문에 문제가 발생하기 전까지 해당 재료의 상태를 예상하기 어려우며, customer interface쪽으로의 접근이 제한되는 특수성이 있음. 그
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