초록 ▼

□ 연구개요
4차 산업혁명의 기폭제로 주목받는 3D 프린터는 높은 설계 자유도와 대량생산 위주의 제조업을 소비자 맞춤형 개별생산으로 탈바꿈시킬 수 있는 장점에도 불구하고, 복잡한 형상과 수많은 소재의 조합을 효과적으로 활용할 최적 설계 방법이 부재하고, 제작된 소재의 강도와 피로수명의 낮은 기계적 신뢰성으로 인해 산업에서 제한적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 (1) 3D프린팅 복합재의 기계적-열적-전기적 특성을 파괴가 진행되는 비선형 영역까지 모사할 수 있는 멀티피직스 균열 상장 모델 (multiphysics crack p

□ 연구개요
4차 산업혁명의 기폭제로 주목받는 3D 프린터는 높은 설계 자유도와 대량생산 위주의 제조업을 소비자 맞춤형 개별생산으로 탈바꿈시킬 수 있는 장점에도 불구하고, 복잡한 형상과 수많은 소재의 조합을 효과적으로 활용할 최적 설계 방법이 부재하고, 제작된 소재의 강도와 피로수명의 낮은 기계적 신뢰성으로 인해 산업에서 제한적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 (1) 3D프린팅 복합재의 기계적-열적-전기적 특성을 파괴가 진행되는 비선형 영역까지 모사할 수 있는 멀티피직스 균열 상장 모델 (multiphysics crack phase field model) 기법을 개발하고, (2) 개발된 모델을 이용해 얻은 시뮬레이션 데이터를 머신러닝으로 학습하여 선형과 비선형 기계적 특성 (강도 및 인성)을 최적화한 복합재 설계 기법을 고안하며, (3) 응력, 열화상, 전기전도를 동시에 측정하는 멀티채널 인장실험과 시뮬레이션을 결합하여 제작된 복합재의 피로파괴 메커니즘을 이해하고 피로수명을 예측하는 연구를 수행하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
총 3년간의 연구를 통해 본 연구과제의 두 가지 핵심 목표인 ‘머신러닝 기반 복합재 최적설계’와 ‘피로특성 예측’을 달성할 수 있었다.
효과적인 복합재 최적설계를 위해 설계공간의 크기에 따라 복합재 최적화 문제를 구분하고, 정의된 최적화 문제에 가장 효과적인 머신러닝 모델 학습법을 제시하였다. 대형 설계공간을 가지는 소재 최적화 문제의 경우, 재료 시뮬레이션을 통해 많은 양의 학습데이터를 확보하고, 딥러닝 대리모델에 데이터를 학습시켜 최적 복합재 구조를 역설계하였다. 중형 설계공간을 가지는 소재 최적화 문제의 경우, 비교적 적은 양의 학습데이터를 기반으로도 점진적인 최적화를 가능케하는 베이지안 최적화 기법을 활용하여 기계적 물성을 향상시켰다.
복합재의 피로특성을 더 효율적으로 예측하기 위해 본 연구그룹에서는 멀티채널 인장시험 기법을 새롭게 제시하였다. 멀티채널 인장시험이란, 복합재의 단축 인장시험을 진행하는 동시에 인장되는 시편의 전기전도도 변화와 온도변화를 관측하는 방법론을 뜻하며, 이를 통해 얻게 되는 다물리 데이터를 기반으로 재료의 피로특성을 예측한다. 이 멀티채널 인장시험이 어떻게 피로특성을 예측할 수 있는지에 대한 물리적인 이해를 얻기 위해 수치적으로 안정적인 다물리 균열상장 시뮬레이션을 개발하였다. 더 나아가, 멀티채널 인장시험 시스템을 실제로 구현하였고, 이 시스템을 활용하여 예측된 피로강도 값과 실제 피로시험을 통해 얻은 피로강도 값을 비교분석하여 유사성을 보았다.
3년간의 과제수행 결과, 연구 제안서에 본 연구그룹이 제시한 세부 연구 목표들을 잘 달성할 수 있었고, 총 25건의 논문출판과 2건의 특허 출원의 정량적인 성과를 얻을 수 있었다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
복합재의 뛰어난 경량성으로 인해 폭넓은 산업에서 복합재의 사용 비중이 꾸준히 증가하고 있다. 복합재가 사용되는 건축, 항공, 기계 부품 등 다양한 산업 및 군수 분야 등에서 본 연구의 최적 설계 기법을 적용될 수 있다.
• 중소기업을 비롯한 다양한 산업체에서 활용 가능한 최적 설계 프레임워크가 될 것으로 기대되며, 특히 기존에 불가능했던 비선형 영역에서의 복합재 최적화가 가능해졌다.
• 3D 프린터는 여러 재료를 동시에 조형 가능하며 아주 복잡한 구조의 복합재 제작도 가능하다는 장점이 있다. 높은 제작 자유도로 인해 매우 넓어진 설계공간 내에서 복합재를 어떻게 설계하는 것이 효율적인지 본 최적 설계 기법을 통해 제안할 수 있다. 본 연구의 최적 설계 기법은 3D 프린팅 복합재의 성능 향상에 크게 이바지할 것으로 기대된다.
• 실제 최적화된 설계의 복합재가 산업에서 적용되기 위해서는 피로 강도 또한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 열화상 및 전기전도성 측정을 통해 복합재의 피로 강도를 비파괴적으로 예측하여 현업에서의 복합재 활용도를 높인다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1) 연구개발의 목적 및 필요성 ... 4
• 1.2) 연구과제의 최종목표 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1) 세부연구내용 1/9 (1차년도): 복합재 구조 및 형상을 자동 생성 및 모델링하는 매크로 개발 ... 5
• 2.2) 세부연구내용 2/9 (1차년도): 멀티채널 인장시험 시스템 구축 및 멀티피직스 균열상장모델 구현 ... 6
• 2.3) 세부연구내용 3/9 (1차년도): 대형 설계 공간을 갖는 복합재 최적화문제 정의 및 딥러닝 모델 학습 ... 7
• 2.4) 세부연구내용 4/9 (2차년도): 중형 설계 공간을 갖는 복합재 최적화 문제 정의 ... 8
• 2.5) 세부연구내용 5/9 (2차년도): 학습된 모델들을 기반으로 구조 최적화를 수행하여 뛰어난 기계적 성질의 복합재 패턴 도출 - Part I: 대형설계 공간 ... 9
• 2.6) 세부연구내용 6/9 (2차년도): 학습된 모델들을 기반으로 구조 최적화를 수행하여 뛰어난 기계적 성질의 복합재 패턴 도출 - Part I: 중형설계 공간 ... 10
• 2.7) 세부연구내용 7/9 (2차년도): 설계의 검증을 위해 Polyjet 방식과 금속 3D프린터를 활용하여 최적화 시편 제작 및 실험 ... 11
• 2.8) 세부연구내용 8/9 (3차년도): 시험 방법에 맞는 시편을 선정하여 3채널 인장시험 수행 및 시뮬레이션을 통한 메커니즘 검증 ... 12
• 2.9) 세부연구내용 9/9 (3차년도): 실제 피로시험을 통해 피로강도를 측정하여 멀티채널 인장시험의 손상개시응력과 비교하여 피로수명 예측법을 검증 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 14
• 3.1) 정성적 연구개발성과 ... 14
• 3.2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
• 3.3) 목표 달성 수준 ... 15
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 (연구개발 결과의 중요성) ... 17
• 4.1) 학문적 중요성 ... 17
• 4.2) 기술적 중요성 ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 5.1) 성과 관리 추진체계 ... 18
• 5.2) 성과 활용 분야, 활용방안 ... 18
• 5.3) 추가연구의 필요성 ... 18
• 5.4) 타 연구에의 응용 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 19
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 21
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 27
• 끝페이지 ... 42