기계학습을 이용한 CFRP 파손 예측기법 연구

Abstract

탄소섬유강화플라스틱(carbon fibre-reinforced plastic, CFRP)은 무게 대비 높은 강도와 강성 등의 우수한 기계적 물성을 지니고 있음에 따라 각종 산업구조에 널리 적용되고 있다. 한편 섬유와 기지재료로 구성된 CFRP의 손상 및 파손 모드는 일반 금속에 비하여 다양하며, 따라서 이의 정확한 예측을 위해서는 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구에서는 CFRP 파손을 보다 효율적으로 예측하기 위해 유한요소해석과 기계학습 알고리즘을 적용한 연구를 수행하였다. Fig. 1에 나타낸 바와 같이 다양한 조건에서 충격체와 CFRP판재간의 충돌해석을 수행하였으며, 해석결과를 데이터베이스화 하고 이를 통해 기계학습 알고리즘에 기반한 학습을 진행하였다. 유한요소해석으로 CFRP의 섬유 또는 기지파손을 확인하기 위하여 Hashin 파손기준식(1)을 적용하였으며, 임의의 파손 조건에 대한 기계학습 예측값과 해석 결과를 비교하고, 최종적으로 제안기법의 신뢰성을 검증하였다.