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기계학습에 기반한 고분자 복합수지의 기계적 물성 거동 예측
저자
이나경(Nagyeong Lee) ; 신용범(Yongbeom Shin) ; 신동일(Dongil Shin) 연구자관계분석
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학술지명
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2021
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Korean
주제어
KDC
575
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64-71(8쪽)
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수소연료전지자동차를 비롯한 자동차 분야에서 성형 가공성과 기계적 특성이 우수한 고분자 복합수지에 대한 연구는 특정 기계적 특성을 갖춘 재료의 설계지원을 위한 Computer-Aided Engineering (CAE)으로 확대되고 있다. CAE 자동화는 소재의 기계적 특성 및 거동 예측이 선행되어야 하는데, 고분자 복합수지의 기계적 물성 예측은 단일물질과 달리, 바탕재와 보강재 간의 관계로만 설명하기에는 물성 거동이 복잡하기에, 수식으로 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 큰 소성 구간과 조성에 예민하여 예측이 어려웠던 고분자 복합수지의 조성에 따른 응력-변형률 선도를 데이터의 기계학습을 기반으로 예측하였다. 개발모델은 바탕재, 보강재 종류 및 조성간의 복잡한 상관관계를 찾아, 학습한 시험 데이터가 없는 조건에서도 전체 응력-변형률 곡선을 의미있게 예측한다. 학습하지 않은 조성과 구성에 대해서도 고분자 복합수지의 기계적 특성을 예측하는 개발 모델을 기반으로 향후 소재 설계 AI 시스템을 완성할 수 있을 것으로 기대한다.
더보기Research on polymer matrix composites with excellent molding processability and mechanical properties in the automotive field including hydrogen fuel cell electric vehicles is expanding to Computer-Aided Engineering (CAE) to support the design of materials with specific mechanical properties. CAE automation requires the prediction of the mechanical properties and behavior of materials. Unlike single materials, the mechanical properties prediction of polymer matrix composites is difficult to explain with formulas because the mechanical behavior is complicated to be explained only by the relationship between the matrix and the filler. In this study, the stress-strain curve according to the composition of polymer matrix composites, which was difficult to predict due to its sensitivity to large plastic deformation and composition, was predicted based on machine learning of the test data. The developed model finds a complex correlation between matrix and filler types and compositions, and predicts the total stress-strain curve meaningfully even in the absence of learned test data. It is expected that the material design AI system can be completed in the future based on the developed model that predicts the mechanical properties of polymer matrix composites even for the combination and composition that have not been learned.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.49 | 0.49 | 0.44 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.4 | 0.34 | 0.606 | 0.17 |
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