유연 다물체 동역학(Multibody Dynamics, MBD)은 여러 개의 강체와 유연체가 결합된 시스템의 동적 거동을 해석하는 학문 분야입니다. 본 연구실은 MBD의 이론적 기반부터 실제 산업 현장에 적용 가능한 시뮬레이션 기술까지 폭넓게 연구하고 있습니다. 특히, RecurDyn과 같은 상용 소프트웨어 및 자체 개발 알고리즘을 활용하여 복잡한 기계 시스템의 동적 해석, 접촉 모델링, 유연체의 변형 및 진동 해석을 수행합니다. 연구실에서는 유연 다물체 시스템의 실시간 해석을 위한 심층신경망(DNN) 기반 메타모델링 기법, 유연체 절점 위치 및 응력 예측, 효율적인 데이터 구조 설계 등 첨단 데이터 기반 해석 방법론을 개발하고 있습니다. 또한, 다물체 동역학과 입자기반 유체해석(DEM, CFD)과의 통합 해석, 유연체와 강체 간의 복합 접촉 현상, 비선형 거동 및 고차원 시스템의 최적화 등 다양한 응용 연구를 진행합니다. 이러한 연구는 자동차, 로봇, 항공우주, 전기자동차, 제조공정 등 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 실제로 전기자동차용 서스펜션, 산업용 로봇 매니퓰레이터, 치과용 X-ray 장비, 해양 구조물, 건설기계 등 다양한 시스템의 동적 해석 및 최적 설계에 연구 성과가 활용되고 있으며, 실험적 검증과 수치해석의 융합을 통해 신뢰성 높은 해석 결과를 도출하고 있습니다.

최근 기계 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 데이터 기반 해석과 인공지능(AI) 기술의 융합이 중요한 연구 트렌드로 부상하고 있습니다. 본 연구실은 심층신경망(DNN), 머신러닝, 서로게이트 모델(surrogate model) 등 첨단 AI 기법을 활용하여 다물체 동역학 시스템의 실시간 시뮬레이션, 최적 설계, 피로 해석, 상태 예측 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 대규모 시뮬레이션 데이터와 실험 데이터를 통합하여 메타모델을 구축하고, 이를 통해 기존의 수치해석보다 훨씬 빠르고 효율적으로 시스템의 동적 응답을 예측할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 유연 다물체 시스템의 실시간 해석을 위한 DNN 기반 메타모델링, 유연체의 거동 예측, 기어 시스템의 동적 전송 오차(DTE) 예측, 해양 구조물의 유체하중 예측 등 다양한 분야에 데이터 기반 해석이 적용되고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 스마트 제조, 디지털 트윈, 자율주행, 로봇 제어, 예지보전 등 4차 산업혁명 핵심 기술과도 밀접하게 연계되어 있습니다. 데이터 기반 해석 및 인공지능 활용 시뮬레이션 기술은 복잡한 기계 시스템의 설계 및 운용 효율성을 극대화하고, 신뢰성 높은 예측과 최적화를 가능하게 하여 산업계의 혁신을 이끌고 있습니다.

본 연구실은 다양한 기계 시스템의 최적 설계와 피로, 진동 해석 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 기어, 서스펜션, 로봇 매니퓰레이터, 해양 구조물 등 다양한 시스템을 대상으로, 다물체 동역학 해석과 유한요소해석(FEM), 실험적 검증을 결합하여 구조적 안정성, 내구성, 동적 성능을 극대화하는 설계 방법론을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 유전알고리즘(GA)과 다물체 동역학 해석을 결합한 기어 시스템의 형상 최적화, 서스펜션 모듈의 경량화 설계, 건설기계 부품의 피로 수명 예측, 해양 구조물의 유체-구조 연성 해석 등 다양한 응용 연구가 진행되고 있습니다. 또한, 실험 데이터를 기반으로 한 모델 검증 및 신뢰성 평가, 다양한 하중 조건에서의 피로 해석, 진동 저감 및 소음 제어 기술 개발 등도 주요 연구 주제입니다. 이러한 연구는 자동차, 항공우주, 해양, 건설, 제조 등 다양한 산업 분야에서 요구되는 고성능, 고신뢰성 기계 시스템 개발에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 실제 산업 현장과의 협력 연구를 통해 실질적인 기술 이전과 산업적 파급 효과를 창출하고 있습니다.