초록 ▼

연구개발 목표
○ 총 7년간의 선도연구센터 수행을 통해 확보한 원천기술과 핵심기술들을 바탕으로 성과 확산을 위한 기술적 완성도 향상 및 파생 응용 기술 개발
○ 설계기반 미래성형 요소 기술인 재료 물성 평가, 형상 설계, 공정 설계, 요소부품, 금형설계, 시제품 개발, 평가 및 실용화 기술 등에 대한 머신러닝과 AI CAE 기법 적용을 통해 스마트 성형기술 확립
○ 머신러닝과 AI 기반 스마트 성형기술 확보를 통한 첨단 성형 플랫폼 기술 개발 및 보급
○ 산업체에서 활용할 수 있는 다양한 기술 지원·이전, 핵심

연구개발 목표
○ 총 7년간의 선도연구센터 수행을 통해 확보한 원천기술과 핵심기술들을 바탕으로 성과 확산을 위한 기술적 완성도 향상 및 파생 응용 기술 개발
○ 설계기반 미래성형 요소 기술인 재료 물성 평가, 형상 설계, 공정 설계, 요소부품, 금형설계, 시제품 개발, 평가 및 실용화 기술 등에 대한 머신러닝과 AI CAE 기법 적용을 통해 스마트 성형기술 확립
○ 머신러닝과 AI 기반 스마트 성형기술 확보를 통한 첨단 성형 플랫폼 기술 개발 및 보급
○ 산업체에서 활용할 수 있는 다양한 기술 지원·이전, 핵심 기술에 대한 사업화 모델 발굴(실용화 및 기술창업 등)을 통한 성과 확산에 주력
○ 센터 후속 사업 수행을 통해 도출하고자 하는 정량적 성과로는 원천 및 핵심기술 이전 및 사업화 등임

연구개발 내용
○ 1그룹 과제 : 유·무인기 핵심부품 스마트 성형기술
• FEM 및 시뮬레이션 기반 스마트 성형 공정 설계와 기반 데이터 구축
• 가변금형, 능동형 드로우 비드 적용 금형, 난형상 부품 성형용 금형 설계 기술 연계형 머신러닝 기반 스마트 성형 기술 확립
• 단일 및 다중 강도 소재, 다단 공정용 머신러닝 기반 금형 설계 기법 개발
• 머신러닝/AI 기반의 디지털 트윈(Digital Twin) 설계 기술이 접목된 스마트 성형기술 개발
• 유·무인기 복합재 성형품, 다중 강도 소재 적용 성형품, 난형상 판재 부품의 무결점화를 위한 스마트 성형공정 설계 및 응용 기술 개발 및 기술이전·실용화
○ 2그룹 과제 : 친환경 차세대 차량 스마트 차체 부품 성형 기술
• 다종 소재 Tailor patched(TP) blank 설계 및 성형기술 개발
• Tailor layered tube 액압성형 및 가변 롤 성형 기술, Tailor layered blank 설계 및 Microwave oven (MWO) 성형공정 개발
• 금속-비금속 하이브리드 소재의 TP blank 및 Tailor layered tube를 이용한 경량 차체 부품 스마트 성형기술 개발
• TP blank 일체성형, Tailor layered tube/blank 성형공정의 AI CAE 시스템 적용
• TP/layered 차체 부품 등 Multi-Strength Hybrid Part 스마트 성형공정 설계기술 및 디지털 트윈 모델링 기법 개발 및 적용
• 전기·수소 에너지원 자율주행 차량 경량화를 위한 스마트 차체 부품 성형기술 실용화
• 다종재료 일체성형을 위한 인공지능 기반 CAE 적용기술 실용화 및 기술이전
○ 3그룹 과제 : 머신러닝 및 인공지능 기반 CAE 플랫폼 기술
• 마이크로 수준 재료모델, SHTB 실험을 통한 고속 인장 물성, 복합재료의 거시적·미시적 물성 구축 및 가상 실험에 의한 기계적 물성 기반 정적-동적 물성 DB 구축
• 가상 실험 및 머신러닝·AI 기반 정적·동적 모델에 대한 CAE 해석 기법 개발
• Ontology 기반 재료 물성 DB 구축을 통한 Digital Twin 모델 생성 기법 개발
• 빅 데이터 및 AI 기반 가상 모형 성형공정 CAE 기술 융합용 디지털 트윈 체계 구축

활용 계획 및 기대 효과
○ 다양한 금속 성형 및 생산 기술들의 스마트 성형 기술화 달성을 통해 전세계적 기술 주도가 가능해 질 것으로 예상됨
○ 다곡면·난곡면·다강성·다종소재 부품 제조를 위한 차세대 성형기술 확보 및 각 공정의 플랫폼화를 통해 생산비용과 공정 시간을 최소화한 친환경 부품 제조기술의 확보가 가능함
○ 다곡면·난곡면·다강성·다종소재 성형공정에 대한 머신러닝 및 AI CAE 시스템 적용을 통해 다양한 제품에 대한 설계 및 개발, 그리고 적정 기술화를 통한 실용화 모델 발굴과 확대 적용이 가능할 것으로 예상됨
○ 머신 러닝 기반의 예측 시스템은 4차 산업혁명의 한 축인 인공지능 기술을 바탕으로 구성되며, 빅 데이터와 AI 연계 학습시스템을 구축할 경우, 금속 성형과 같이 공학적인 분야뿐만 아니라, 사물 인식·제품 분류·의사결정·미래예측 등 다양한 분야로의 확장이 가능할 것으로 기대됨
○ 기술이전 및 교육, 전문 인력 양성, 산학공동과제 도출 등을 통하여 여러 산업 분야에 공유함으로써 향후 국가의 기술 경쟁력 향상을 기대할 수 있음

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 국문 요약문 ... 2
• 목차 ... 5
• Ⅰ 연구개발과제의 개요 ... 6
• 1. 사업개요 ... 6
• 2. 연구목표 ... 9
• Ⅱ 연구내용 및 성과 ... 13
• 1. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행내용 ... 13
• 2. 연구개발과제의 목표 달성 정도 및 수행 결과 ... 23
• 3. 연구개발성과 및 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 247
• 4. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 249
• Ⅲ 연구인력 및 연구개발비 집행실적 ... 254
• 1. 센터구성 및 인력현황 ... 254
• 2. 연구개발비 사용 및 부담 실적 ... 255
• 첨부 ... 256
• 끝페이지 ... 277