연구 최종목표: 고성능 Sodium-ion batteries(SIBs) 개발을 위한 물리정보신경망(PINN) 기반의 Multiscale-Multiphysics 설계시스템 개발● 차세대 이차전지 중 SIBs는 Sodium의 많은 매장량을 바탕으로 관심을 받고 있으나 SIBs의 성능 해석을 하기 위해 필요한 Sodium-ion의 전극 내 diffusivity,...

1차년도(2021) 연구목표: 2차전지 전극 소재 확장을 위한 원자스케일 해석 모델 개발 연구내용 ● Li 계열 금속화합물의 물성 정보를 바탕으로 원자스케일 해석 기반 물성 도출 기법 확립 ● 원자스케일 해석을 통한 K 계열 금속산화물의 확산, 기계적, 열적 물성 도출 ● 차세대 전극 소재에 대한 다양한 재료 물성 DB 구축 Li 계열의 금속화합물 (ex: NCM 계열, Li[Ni, Co, Mn]O2) 뿐만아니라, K 계열(ex: K4Fe(CN)6) 및 Na 계열 (ex: Na[Ni, Co, Mn]PO4) 금속화합물 또한 고성능의 2차전지 개발을 위한 전극 후보가 될 수 있으나, 현재 관련 연구가 활발히 진행되지 않아 이들의 성능 해석에 필요한 재료 물성조차 파악이 어려운 상황이다. 따라서 금속 이온의 전극 내에서의 확산성(Diffusivity)과 같은 재료 물성을 분자동역학 해석을 통해 도출해내는 것이 필요하다. 이를 토대로 2차전지의 성능 해석을 진행한다. 2차년도(2022) 연구목표: 2차전지 전극의 성능 평가를 위한 멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델 개발 연구내용 ● 전지 충/방전 시 전극 내부에서 금속 이온의 확산 양상 해석 ● 반복적인 충/방전 과정 동안 전극에서 발생하는 열 및 응력 변화 해석 ● 전극 내부의 금속 이온 농도, 열, 응력 변화에 따른 전기적 성능 해석 2차전지는 반복적인 충/방전 과정이 진행될 때, 금속 이온이 전극으로 삽입/탈리되는 과정이 반복적으로 발생하며, 이온의 확산 양상뿐만 아니라 전극 온도 증나가 팽창에 의한 기계적 응력이 발생하게 된다. 따라서 2차전지의 성능을 정확하게 해석 및 분석하기 위해, 위의 다양한 물리 현상들을 복합적으로 고려할 수 있는 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델을 개발한다. 3차년도(2023) 연구목표: 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 기반의 차세대 2차전지 설계 시스템 구축 연구내용 ● 원자스케일 모델과 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델과의 스케일 브릿징 ● 실험 데이터와 비교를 통한 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델의 검증 ● K 계열 전극 기반 차세대 2차전지 성능에 대한 멀티스케일-피직스-컴포넌트 해석 및 분석 ● 차세대 2차전지 성능 DB 구축 및 고성능의 차세대 2차전지 전극 설계안 도출 원자스케일 해석 모델을 통해 얻은 차세대 전극의 물성을 토대로 금속 이온의 확산, 열적, 기계적 변화가 복합적으로 고려된 전지 성능 해석을 진행함으로써 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 시스템을 완성한다. Li 이온 전지와 같은 기존의 실험 데이터와 비교를 통해 완성된 해석 시스템의 정확성을 검증한다. 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 기반 해석 모델을 이용하여 차세대 2차전지의 사용환경에 따른 전기적, 기계적, 열적 성능을 분석하고 이를 데이터베이스화한다. 다양한 조건에 대한 2차전지 성능 데이터베이스를 토대로 원하는 사용조건에서 초고성능을 보이기 위한 최적의 설계안을 도출하는 것이 가능하다.

1차년도(2021) 연구목표: 2차전지 전극 소재 확장을 위한 원자스케일 해석 모델 개발 연구내용 ● Li 계열 금속화합물의 물성 정보를 바탕으로 원자스케일 해석 기반 물성 도출 기법 확립 ● 원자스케일 해석을 통한 K 계열 금속산화물의 확산, 기계적, 열적 물성 도출 ● 차세대 전극 소재에 대한 다양한 재료 물성 DB 구축 Li 계열의 금속화합물 (ex: NCM 계열, Li[Ni, Co, Mn]O2) 뿐만아니라, K 계열(ex: K4Fe(CN)6) 및 Na 계열 (ex: Na[Ni, Co, Mn]PO4) 금속화합물 또한 고성능의 2차전지 개발을 위한 전극 후보가 될 수 있으나, 현재 관련 연구가 활발히 진행되지 않아 이들의 성능 해석에 필요한 재료 물성조차 파악이 어려운 상황이다. 따라서 금속 이온의 전극 내에서의 확산성(Diffusivity)과 같은 재료 물성을 분자동역학 해석을 통해 도출해내는 것이 필요하다. 이를 토대로 2차전지의 성능 해석을 진행한다. 2차년도(2022) 연구목표: 2차전지 전극의 성능 평가를 위한 멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델 개발 연구내용 ● 전지 충/방전 시 전극 내부에서 금속 이온의 확산 양상 해석 ● 반복적인 충/방전 과정 동안 전극에서 발생하는 열 및 응력 변화 해석 ● 전극 내부의 금속 이온 농도, 열, 응력 변화에 따른 전기적 성능 해석 2차전지는 반복적인 충/방전 과정이 진행될 때, 금속 이온이 전극으로 삽입/탈리되는 과정이 반복적으로 발생하며, 이온의 확산 양상뿐만 아니라 전극 온도 증나가 팽창에 의한 기계적 응력이 발생하게 된다. 따라서 2차전지의 성능을 정확하게 해석 및 분석하기 위해, 위의 다양한 물리 현상들을 복합적으로 고려할 수 있는 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델을 개발한다. 3차년도(2023) 연구목표: 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 기반의 차세대 2차전지 설계 시스템 구축 연구내용 ● 원자스케일 모델과 멀티피직스-멀티컴포넌트 모델과의 스케일 브릿징 ● 실험 데이터와 비교를 통한 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 모델의 검증 ● K 계열 전극 기반 차세대 2차전지 성능에 대한 멀티스케일-피직스-컴포넌트 해석 및 분석 ● 차세대 2차전지 성능 DB 구축 및 고성능의 차세대 2차전지 전극 설계안 도출 원자스케일 해석 모델을 통해 얻은 차세대 전극의 물성을 토대로 금속 이온의 확산, 열적, 기계적 변화가 복합적으로 고려된 전지 성능 해석을 진행함으로써 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 해석 시스템을 완성한다. Li 이온 전지와 같은 기존의 실험 데이터와 비교를 통해 완성된 해석 시스템의 정확성을 검증한다. 멀티스케일-멀티피직스-멀티컴포넌트 기반 해석 모델을 이용하여 차세대 2차전지의 사용환경에 따른 전기적, 기계적, 열적 성능을 분석하고 이를 데이터베이스화한다. 다양한 조건에 대한 2차전지 성능 데이터베이스를 토대로 원하는 사용조건에서 초고성능을 보이기 위한 최적의 설계안을 도출하는 것이 가능하다.

1차년도(2018) 연구목표: 형상기억합금의 지능형 거동(예: 가소성 거동) 해석을 위한 다중물리-다중성분 해석 모델 개발 연구내용 ■ 응력장과 온도장의 변화에 대한 형상기억합금 거동 변화를 고려 가능한 해석 코드 개발 ■ 응력장 및 온도장의 영향을 복합적으로 고려 가능한 다중물리 모델 개발 ■ 응력장 및 온도장의 변화에 따른 형상기억합금 내부의 상변화 및 결정구조 표현 모델 개발 형상기억 효과로 대표되는 형상기억합금의 가소성 거동 및 회복과 같은 지능형 거동은 외부 응력장과 온도장에 따라 변화하는 재료 내부의 복잡한 상변화, 결정구조 변화와 밀접한 관련을 가지고 있다. 이러한 복잡한 상변화 및 결정구조 변화를 해석하기 위해 상변화에 해석에 큰 강점을 보이는 phase field model을 사용하여 형상기억합금의 내부 상변화 및 결정구조를 해석할 수 있는 모델을 개발한다. 특히 phase field model은 복수의 물리현상을 한 시스템 내에서 고려하는 것이 용이하며 복수의 구성성분을 동시에 표현하는 것이 가능하기 때문에, 이를 활용하여 응력장의 영향과 온도장의 복합적인 영향을 동시에 고려하며 다중에 상을 표현가능한 다중물리-다중성분 해석 모델을 개발한다. 2차년도(2019) 연구목표: 외부 응력-온도 변화 및 형상기억합금의 내부 조성 변화에 따른 지능형 거동 분석 연구내용 ■ 다양한 응력 조건에 따른 형상기억합금의 지능형 거동 변화 분석 ■ 다양한 온도 조건에 따른 형상기억합금의 지능형 거동 변화 분석 ■ 형상기억합금의 다양한 내부 조성에 따른 지능형 거동 변화 분석 개발된 다중물리-다중성분 해석 모델을 이용하여 형상기억합금의 지능형 물성 변화 양상을 해석 및 분석한다. 다양한 외부 조건, 즉 형상기억합금에 가해지는 응력장 및 온도장이 변화할 경우 형상기억합금 내부의 상변화 및 결정구조의 변화양상을 파악하고 이들 변화에 따라 형상기억합금의 지능형 거동이 어떻게 달라지는지 분석한다. 또한 형상기억합금 재료 내부의 조성이 달라질 경우 이들 외부 조건 (응력장 및 온도장) 변화에 대해 지능형 거동이 어떠한 양상을 보이는지 해석을 통해 분석한다. 3차년도(2020) 연구목표: 개발된 다중물리-다중성분 해석 모델에 기반을 둔 형상기억합금의 물성 설계 기술 확립 연구내용 ■ 개발된 다중물리 해석 기법을 이용한 형상기억합금의 지능형 거동 해석 결과 검증 ■ 응력장-온도장의 변화 및 조성의 변화에 따른 형상기억합금의 지능형 물성 DB 구축 ■ 지능재료 기반 디바이스의 사용 조건 및 요구 물성에 따른 형상기억합금 재료 설계안 도출 형상기억합금의 지능형 물성 해석을 위한 다중물리-다중성분 모델을 이용하여 다양한 외부 조건, 즉 형상기억합금에 가해지는 응력장 및 온도장의 변화, 그리고 재료 내부의 조성에 따른 지능형 거동의 변화를 분석한 결과를 실험 데이터와 비교하여 검증하고 데이터베이스화 한다. 지능재료 기반 장치의 작동 온도, 적용 하중 정보, 그리고 요구하는 지능형 물성을 파악하고 구축된 데이터베이스를 토대로 이를 만족하기 위한 지능재료의 조성 정보를 제공하고, 반대로 원하는 지능형 물성을 갖도록 재료를 설계하는 것도 가능하다.