부족한 실험 정보로 모달 특성을 파악하고 개선하기 위한 물리 정보 기반 인공 신경망 개발과 실험적 검증
본 과제의 최종 목표는 4차 산업 혁명 시대 진동/음향 분야 중요한 과제인 "부족한 실험 정보로 모달 특성을 파악하고 개선"하기 위한 세 가지 난제를 정의하고 이를 해결하는 3 가지 신기술을 개발하는 것이다. 첫 번째로, 동역학 시스템의 국부 거동을 고려하여 실험값 측정 지역을 선택하는 신기술을 개발할 것이며, 두 번째로는 고유 모드의 절점과 반절점을 고려...
물리 정보 기반 인공 신경망
진동
음향
고유 모드
모달특성
2
주관|
2021년 7월-2023년 12월
|80,000,000원
메타 구조를 활용한 전투차량 소음감소 기술
위에 기술한 연구 개발 목표를 달성하기 위해, 연차별 성과 목표를 고려한 연구 내용은 다음과 같다.
1차 년도-1) 전차의 배기 소음 특성 파악 실험, 2) 전차 소음기의 형상 특징을 고려한 소음 저감 성능과 중량 추정, 3) 주파수 대역별 목표 소음 수준 선정, 4) 전투 차량 소음기용 음향 메타물질 개발 (1차), 5)전투 차량의 배기 소음 저감을 위한 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계 (1차), 4) 1 차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 5) 20 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 1차 음향 메타물질 기반 소음기의 성능 파악(해석).
2차 년도- 1) 1차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 2 차 개발, 2) 2차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 25 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계. 4) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(25 dB 이상) 확인 실험, 5) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*90 %) 달성을 위한 경량화
3차 년도- 1) 2차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 3 차 개발, 2) 3차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 30 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계, 4) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(30 dB 이상) 확인, 5) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*80 %)달성을 위한 경량화
위에 기술한 연구 개발 목표를 달성하기 위해, 연차별 성과 목표를 고려한 연구 내용은 다음과 같다.
1차 년도-1) 전차의 배기 소음 특성 파악 실험, 2) 전차 소음기의 형상 특징을 고려한 소음 저감 성능과 중량 추정, 3) 주파수 대역별 목표 소음 수준 선정, 4) 전투 차량 소음기용 음향 메타물질 개발 (1차), 5)전투 차량의 배기 소음 저감을 위한 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계 (1차), 4) 1 차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 5) 20 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 1차 음향 메타물질 기반 소음기의 성능 파악(해석).
2차 년도- 1) 1차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 2 차 개발, 2) 2차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 25 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계. 4) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(25 dB 이상) 확인 실험, 5) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*90 %) 달성을 위한 경량화
3차 년도- 1) 2차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 3 차 개발, 2) 3차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 30 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계, 4) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(30 dB 이상) 확인, 5) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*80 %)달성을 위한 경량화
위에 기술한 연구 개발 목표를 달성하기 위해, 연차별 성과 목표를 고려한 연구 내용은 다음과 같다.
1차 년도-1) 전차의 배기 소음 특성 파악 실험, 2) 전차 소음기의 형상 특징을 고려한 소음 저감 성능과 중량 추정, 3) 주파수 대역별 목표 소음 수준 선정, 4) 전투 차량 소음기용 음향 메타물질 개발 (1차), 5)전투 차량의 배기 소음 저감을 위한 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계 (1차), 4) 1 차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 5) 20 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 1차 음향 메타물질 기반 소음기의 성능 파악(해석).
2차 년도- 1) 1차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 2 차 개발, 2) 2차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 25 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계. 4) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(25 dB 이상) 확인 실험, 5) 2차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*90 %) 달성을 위한 경량화
3차 년도- 1) 2차 년도 최적 설계 결과를 고려한 음향메타물질의 단위체 3 차 개발, 2) 3차 단위체를 사용한 설계 문제 정식화와 설계 결과의 효용성 파악, 3) 30 dB 이상의 삽입 손실을 갖는 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 최적 설계, 4) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 소음 저감 성능(30 dB 이상) 확인, 5) 3차 음향 메타물질 기반 소음기의 목표 중량(K1 전차 소음기의 중량*80 %)달성을 위한 경량화
총 3 년간의 연구 기간 동안 순차적으로 진행하는 연구의 연차별 연구 목표와 내용을 설정하여 진행하고자 한다. 1 차 년도에는 음향 시스템의 내부 형상으로부터 고유 주파수 및 동특성 평가 지표를 예측할 수 있는 딥러닝 기반 해석 모델을 개발한다. CNN을 활용하여 해석 모델을 구성하고, 소음기에 대해 위상 최적 설계 및 제너레이티브 디자인 방법을 적용하여 얻어지는 음향 시스템의 내부 형상과 고유 주파수/투과 손실을 각각 해석 모델의 입력과 출력 데이터로 사용한다. 2 차 년도에는 딥러닝 모델을 이용하여 존재하지 않는 새로운 소음기 구조를 도출하는 설계 모델을 개발한다. GAN을 활용하여 설계 모델을 개발할 것이며, 랜덤 벡터를 입력으로 받은 생성자가 실제 음향 시스템의 데이터 분포를 도출할 수 있도록 학습시킨다. 3차 년도에는 1차 년도에 개발한 해석 모델과 2차 년도에 개발한 설계 모델을 결합하여 설계 자동화 모델을 개발한다. 이 때, 설계 제한 조건의 변화에 따른 입력 랜덤 벡터의 분포 변화를 학습시킨다. 출력물이 설계 제한 조건을 만족하지 못한다면 설계 자동화 모델 스스로 입력 랜덤 벡터의 분포를 적합한 방향으로 변화시켜 출력물이 설계 제한 조건을 만족할 수 있도록 한다. 이로써, 주파수 의존적인 동특성 제한 조건(고유 주파수, 소음 차단율 등)을 만족하는 최적 설계 자동화 프레임워크를 정립한다. 2 차와 3 차 년도에는 설계된 결과를 제작하여, 본 연구실이 갖추고 있는 실험 기자재를 이용하여 설계 결과를 검증한다.