가공공정 설계·성형성/파손 예측과 디지털 제조 통합모델

Process design and formability/fracture prediction with digital manufacturing models

연구 내용

디지털트윈·가상공학과 데이터 기반 모델을 결합해 성형성 및 파손을 예측하고 공정을 최적화하는 연구

금속 제조 공정의 건전성 확보를 위해 디지털트윈 기반 용접 해석과 가상공학·AI 기반 금속소재 제조 통합 플랫폼을 구축하는 연구를 수행합니다. 템퍼비드 용접부 건전성 확보기술에서는 멀티스케일 관점의 가상 플랫폼으로 응고 관련 원리를 반영하여 공정 변수를 연계합니다. 성형 공정에서는 전기차 차체용 롤포밍·벤딩 및 측면충돌 부품 제조기술을 다루며, 구멍 확장 시험에서 딥러닝 기반 엣지 파손 검출로 형상 변화와 파손 징후를 조기에 식별합니다. 또한 변형 모드에 따른 갈바니어 코팅 박리 현상을 현상론 모델로 정식화하여 성형성 예측 신뢰도를 높입니다.

관련 프로젝트

8건

연구 흐름

초기에는 금속소재 제조 디지털 혁신 플랫폼을 통해 가상공학, 인공지능, 빅데이터 기반의 공정 모델링 체계를 마련했습니다. 이후 EV 차체의 롤포밍·벤딩 및 측면충돌 부품 제조기술로 확장하면서 공정 조건과 충돌 해석을 연계하는 방향으로 연구를 구체화했습니다. 2025년에는 구멍 확장 시험의 엣지 파손을 실시간 비전 신호로 포착하는 딥러닝 기반 접근을 도입했습니다. 2026년에는 변형 모드별 갈바니어 코팅 박리의 현상론 모델링을 수행하며, 데이터 기반 판단과 물리 기반 현상 해석을 결합하는 흐름으로 발전하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

디지털트윈 기반 용접 건전성 평가
템퍼비드 용접 공정 최적화
롤포밍 성형조건 추천
자유곡률 부품 형상 정밀도 개선
측면충돌 부품 제조 공정 설계
구멍 확장 파손 조기 검출
코팅 박리 위험도 예측
가상공학 기반 공정 시뮬레이션
공정 변수-성형성 매핑
데이터 기반 제조 품질관리