결정론 및 데이터 기반(확률/통계+신뢰성+AI) 해석/설계 기법 융합을 통한 하이드로-열-역학 연성 시스템의 개발 - 초적응 시스템용 연성해석이론 (Moisture-thermal-fluid-viscoplasticity interaction) 고도화- 데이터 기반 기법을 이용한 초적응 시스템을 개발하기 위한 결정론 이론의 고도화 - 데이터 기반 기법을 적용한...

o 개발 대상 가변형 유체기기의 운영관리 시스템 신뢰성 검증o 실시간 최적제어를 위한 가변형 유체기기 시스템 운영관리 기술o 네트워크 기반의 유체기기 모니터링, 상태진단 및 예측 기술o 극한 환경(고속/고하중 등)용 고부가가치 베어링/실 기술o 유체기기에 공통 적용 가능한 AI 기반 통합 최적 설계 기술

본 과제는 펌프·송풍기 등 유체기기를 극한환경에서 효율적으로 제어하고 설계하도록, IoT 기반 CPS와 실험·시뮬레이션을 묶는 통합 플랫폼을 구축하는 연구임. 연구 목표는 실증용 모사 시스템 구축 및 기준모델 에너지 소비량 시험, 운전제어 알고리즘 적합도 검증 및 회피기동 알고리즘 개발, 센서 노드·DAQ DB·데이터 전처리, 극한환경용 유체 베어링/실 및 다중목적 유동최적화, 구조해석·구조최적설계 수행에 있음. 기대 효과는 고속/고하중 베어링 기술로 부분부하 효율 및 동적 안정성 향상, 마찰 손실 저감, One-Stop 통합 최적설계 플랫폼 및 AI 기반 예측·가이드 보급으로 에너지 절감과 설계 엔지니어 업무 효율 극대화임.

본 과제는 변동부하 환경에서 유체기기(펌프·송풍기 등)의 에너지 소비를 줄이면서 동적 안정성을 높이기 위해 가변형 유체 베어링/실과 AI 기반 제어·설계·상태진단 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 1차 실증시험 및 에너지 소비 저감량 평가를 위한 운전제어 알고리즘 적용 실증환경 통합 모니터링 플랫폼, 콘트롤러 HW/SW, CPS 연동 AI 기반 상태진단, 가변부하대응 능동 제어 유체 베어링/실 및 가변형 유체기기 AI 최적설계 프로세스 개발임. 핵심 연구 내용은 성능시험·성능맵, 변동부하 상태진단 및 위험운전 회피기동 알고리즘, 데이터 CPS 연동 Tribo 상태진단, 소형(55kW)·대형(300kW) 시제품 해석/시험, 시험설비 기반 베어링 성능시험 및 구조 최적설계 수행임. 기대효과는 마찰 손실 저감과 운전 효율 향상, 통합 One-Stop 최적설계 플랫폼 및 에너지 예측 제어 기술 산업 보급, 고속/고하중용 시장 경쟁력 및 수명 예측·시각화 기술 고도화임.