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본 논문에서는 15차 bézier 곡선을 사용하여 기존의 연구보다 더 유연한 빔 형상을 설계하고, 더 넓은 설계 공간에서 최적 설계를 수행하여 최적의 열전도도를 갖는 빔 형상을 설계한다. 설계 공간이 넓어지면 그만큼 계산양이 증가하게 되는데, 고차원 변수 공간에서 효율적으로 작동하는 인공신경망을 사용하여 최적 설계를 가속화하여 계산 한계를 극복하였다. 더 나아가 최적의 탄성계수를 갖는 빔의 형상과 비교하였으며 열전도와 탄성학 사이의 수학적 유사성을 이용하여 빔 형상을 설명한다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 형상 최적설계를 통해 기존의 한계를 뛰어넘는 격자구조의 빔 형상을 제안한다. 먼저, SC(Simple Cubic), BC(Body Centered Cubic) 격자 구조 빔 형상을 bézier 곡선으로 모델링하고 bézier 곡선의 제어점 좌표를 무작위로 설정하여 학습데이터를 확보하였다. NN(Neural Network) 및 GA(Genetic Algorithm)를 통해 우수한 유효 열전도도를 가진 빔 형상을 생성하여 최적의 빔 형상을 설계하였다. 본 연구를 통해 추후 다양한 열 조건에서 격자구조의 적절한 구조적 해답을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

Lattice structures exhibit good thermal performance due to the high surface-to-volume ratio. Previous studies have investigated the thermal conductivity to improve the performance of lattice structures. However, the conventional approach simplifies the geometry of lattice structures using limited design parameters due to the high computational or experimental costs. This study introduces a lattice structure with optimal thermal conductivity. We propose a lattice beam shape that overcomes the existing design limitations through shape optimization using artificial intelligence. First, the beam shape of the body-centered (BC) lattice structure is modeled as a smooth Bézier curve. Second, the coordinates of the control points of the Bézier curve are randomly set to obtain training data. Finally, the optimal beam shape is designed by generating a beam shape with excellent effective thermal conductivity through a neural network combined with a genetic algorithm. A mechanism of optimized thermal conductivity is suggested and the optimal beam shape is compared with a lattice structure with optimal elastic stiffness. The results of this study are expected to provide an appropriate structural solution for lattice structures under various thermal conditions in the future.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
샌드위치 복합재의 결함 탐지 및 정량화를 위한 일치 추적 분해 기반 디노이징 기법 개발 = Matching pursuit decomposition-based signal denoising to detect and quantify the delamination of sandwich composites 김준영, 기대연, 박규태, 최하람, 김흥수 p. 295-300

중저층 철근콘크리트 주거형 건축물의 내진성능평가를 위한 단자유도 모델 구축 = Development of an SDOF model for seismic performance evaluation of low to mid-rise reinforced concrete residential buildings 박민석, 이서연, 최인섭 p. 301-308

AM 공정 연계 구조 해석을 활용한 단섬유 강화 복합소재 3D 프린팅 출력물의 기계적 거동 특성 분석 = A study on the mechanical behavior of 3D printed short-fiber reinforced composite structures using AM-structural coupled analysis 이긍현, 장다영, 선채림, 윤민호, 한장우 p. 309-316

압축 성형-구조 연계 해석을 활용한 단섬유 강화 복합소재 구조물의 기계적 거동 예측 = Prediction of the mechanical behavior of short-fiber reinforced composite structures using compression molding-structural coupled analysis 장다영, 이긍현, 한장우 p. 317-326

교량의 지진취약도에 대한 다양한 펄스지표를 가지는 펄스형 지진의 영향 = Effect of pulse-like ground motions with various pulse indicators on the seismic fragility of bridges 꽁씨나, 김예은, 꽁씨닛, 문지호, 송종걸 p. 327-335

매니폴드 데이터 증강기법 기반의 딥러닝 방법론을 적용한 축소 모델 개발 = Development of a reduced order model using a deep learning-based manifold-augmented approach 천성우, 김혜진, 류석희, 조해성, 이학진 p. 337-344

다중 패치 등기하해석을 이용한 기하학적으로 엄밀한 쉘의 전산해석 = Computational analysis of geometrically exact shell elements using multipatch IsoGeometric analysis 김민근, 송여울, 이한민, 김재승 p. 345-352

기계학습 기반 설계 기법을 활용한 격자 구조 열전도도 최적설계 = Optimal lattice structure thermal conductivity design using machine learning-based design optimization 강태현, 이상륜 p. 353-359

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