Multiscale Mechanics of Materials Laboratory

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
신현성 교수 기계공학과

Materials Science and Engineering

재료/신소재공학

연구실 소개

Multiscale Mechanics of Materials Laboratory(멀티스케일 재료 역학 연구실)은 기계공학과에 소속되어 있으며, 다양한 스케일에서 재료의 역학적 특성을 연구합니다. 최근 3년간 연구실은 초탄성 복합재, 폴리머 나노복합재, 그리고 딥러닝을 활용한 멀티스케일 해석에 중점을 두고 있습니다. 특히, 초탄성 복합재의 평균장 균질화 데이터 기반 멀티스케일 해석, 폴리머 나노복합재의 열-기계 특성 예측, 딥러닝을 이용한 멀티스케일 유한 요소 해석 등에서 중요한 성과를 이루었습니다. 이러한 연구는 다수의 논문과 학회 발표로 이어졌으며, 산업체와의 협업을 통해 실질적인 응용 가능성을 높이고 있습니다.

다중 스케일 역학

멀티스케일 역학

고분자 나노복합재

파괴인성

파괴 인성

재료 과학에서의 딥러닝

연구 분야

고분자 나노복합재의 파괴 인성 향상을 위한 다중스케일 연구

고분자 나노복합재의 파괴 인성 향상에 대한 연구는 기계공학과 멀티스케일 재료역학 연구실의 주요 연구 분야 중 하나입니다. 이 연구는 나노 입자의 표면 개질, 배열 및 결합 상태 등이 고분자 매트릭스와 상호 작용하여 나타나는 기계적 성질의 변화를 다중스케일 접근법을 통해 분석합니다. 특히, 나노복합재의 균열 성장 및 파괴 메커니즘을 예측하고 개선하는 데 중점을 두고 있으며, 이러한 다중스케일 모델링 기법은 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 혁신적인 재료 개발에 기여할 수 있습니다. 최근에는 기계 학습 알고리즘을 적용한 데이터 기반 분석 기법을 도입하여 더욱 정교한 예측 모델을 구축하고 있습니다.

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주요 논문

Current collectors of carbon fiber reinforced polymer for stackable energy storage composites

Yusu Han, Byeong Jun So, Hyeong Jun Kim, Ju Hyeon Kim, Ju Hwan Lee, Gilyong Shin, Jae Yun Baek, Heejin Kim, Min Wook Lee, Seung Ki Moon, Kyeong-Bae Seo, Sang Yoon Park, Jei Gyeong Jeon, Hyunseong Shin, Tae June Kang

Energy Storage Materials

2024

Deep learning framework for multiscale finite element analysis based on data-driven mechanics and data augmentation

Suhan Kim, Hyunseong Shin

Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

2023

Recent Studies on the Multiscale Modeling and Simulation of Polymer Nanocomposites

Jihun Lee, Haolin Wang, Jae Hun Kim, Hyunseong Shin

JMST Advances

2023

Multiscale strategy to predict the fracture toughness and crack extension behavior of ozone-functionalized carbon nanotube/epoxy nanocomposites

Haolin Wang, Jihun Lee, Jae Hun Kim, Hyunseong Shin

Chemical Engineering Journal

2023

Data-driven multiscale finite element method using deep neural network combined with proper orthogonal decomposition

Suhan Kim, Hyunseong Shin

Engineering with Computers

2023

초탄성 복합재의 평균장 균질화 데이터 기반 멀티스케일 해석

김수한, 이원주, 신현성

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2023

Development of Homogenization Data-based Transfer Learning Framework to Predict Effective Mechanical Properties and Thermal Conductivity of Foam Structures

이원주, 김수한, 심현종, 이주호, 안병혁, 김유정, 정상융, 신현성

Composites Research

2023

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Multiscale Mechanics of Materials Laboratory

인하대학교 본교(제1캠퍼스) 기계공학과

신현성 교수

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