상세 설명

인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 접목한 기계 시스템 진단 및 최적 설계 연구는 본 연구실의 또 다른 핵심 분야입니다. 최근 기계 시스템의 복잡성이 증가함에 따라, 전통적인 해석 및 설계 방법만으로는 한계가 존재합니다. 이에 본 연구실은 인공 신경망, 합성곱 신경망(CNN), 변분 오토인코더(VAE) 등 다양한 AI 기법을 활용하여, 진동/음향 신호의 패턴 인식, 결함 진단, 모달 특성 예측 등 고난이도 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 부족한 실험 데이터 환경에서도 물리 정보 기반 인공지능 모델을 개발하여, 구조물의 고유 모드, 주파수 응답, 손상 위치 및 정도 등을 정확하게 추정할 수 있는 기술을 확보하고 있습니다. 이러한 기술은 자동차, 항공기, 발전기 등 다양한 산업 현장에서의 기계 시스템 상태 진단과 예방 정비에 큰 기여를 하고 있습니다. 더불어, AI 기반의 최적 설계 기법을 통해, 소음기, 머플러, 음향 패널 등 다양한 기계 요소의 구조와 성능을 동시에 최적화하고 있습니다. 실험 및 수치해석 결과와 연계된 생성적 설계, 위상 최적화 등 첨단 설계 방법론을 도입하여, 산업계의 요구에 부합하는 고성능·고효율 제품 개발에 앞장서고 있습니다.

키워드

관련 이미지

관련 자료