소재 데이터베이스 및 다목적 베이지안 최적화를 이용한 구조 성능 최적 설계 연구

Materials databases and multi-objective Bayesian optimization for structural performance design

연구 내용

TiAl 소재 특성 데이터베이스를 구축하고 적층제조 금속의 피로 수명을 예측하며, 베이지안 최적화 기반 음의 포아송비 구조를 설계하는 연구

본 연구는 재료 성능을 데이터 기반으로 설계에 반영하기 위한 방법을 목표로 합니다. 항공기 엔진용 TiAl 합금에 대해 설계용 성능·특성 데이터베이스를 구축하고, 감항인증과 연계된 설계 활용성을 확보합니다. 또한 선택적 레이저 용융 기반 적층제조 금속의 피로 수명을 예측하기 위해 인공신경망 모델링을 적용하고, 초기 균열 크기 및 균열 전파 관련 인자를 포함한 예측 체계를 개발합니다. 더불어 다목적 베이지안 최적화에 Bézier 곡선 기반 형상 파라미터화와 탄소성 균질화 및 critical distance 이론을 결합하여, 저주기 피로 수명과 음의 포아송비를 동시에 개선하는 오차-비용 효율적 설계 전략을 수행합니다.

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5건

연구 흐름

초기에는 항공용 TiAl 소재 특성 데이터베이스 구축을 통해 설계 입력으로 활용 가능한 성능 자료 체계를 확보했습니다. 이후 적층제조 금속의 고주기 및 저주기 피로 거동을 공정-미세구조 영향과 함께 다루기 위해 인공신경망 기반 피로 수명 예측 연구를 수행했습니다. 이후 성능 목표가 동시에 충족되어야 하는 구조 설계를 대상으로, 다목적 베이지안 최적화를 이용한 음의 포아송비 메타물질 설계 연구로 확장했습니다. 제한된 데이터로도 피로 저항과 변형 응답을 균형 있게 탐색하는 방향으로 모델링과 검증 절차를 정리합니다.

활용 가능성

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

TiAl 소재 특성 데이터 기반 설계
감항인증 연계 성능 자료 생성
적층제조 피로 수명 예측
인공신경망 기반 성능 예측
SLM 공정 기반 수명 관리
저주기 피로 저감 구조 설계
음의 포아송비 메커니즘 구현
다목적 최적화 설계 자동화
최소 실험 데이터 모델링
베이지안 최적화 기반 설계 탐색