차세대 항공기 구조 손상 추정을 위한 베이지안 기반 신호 취득 체계 구축 및 물리-인공지능 융합형 손상 추정 모델 개발을 위한 연구

본 과제는 실시간 운행 정보를 바탕으로 차세대 항공 기체의 구조 손상과 안전성을 미리 판단하기 위한 상태진단 기술 개발 과제임. 연구 목표는 틸트 로터와 날개의 손상 발생 예측, 손상 진전 추정, 잔류 수명 예지를 위한 신호 취득 체계와 데이터-물리 융합형 모델 갱신 방법 개발에 있음. 가속도, 변형률, 탄성파, 모터 전류, 전압, 온도, DIC, FBG Sensor 등 다종 센서를 활용하고, 베이지안 기반 최적화, 신호 필터링, 주파수 분석, 다채널 분석, 유한요소해석과 딥러닝을 결합하여 디지털 트윈모델을 구축함. 이를 통해 UAM 기체 상태 진단 원천 기술 확보, 유지보수 효율 증대, 비용 절감, 고급인력 양성 효과 기대됨