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초록·키워드
항공기는 다양한 운용 조건 하에서 반복적인 하중을 받는다. 이러한 하중은 구조의 초기 균열 성장이나 새로운 균열의 발생 및 성장을 야기한다. 이는 구조적 결함으로 이어져 부품의 수명에 악영향을 준다. 이러한 결함에 대한 구조의 안전성을 사전에 평가하고자 유한요소해석을 통한 응력확대계수 산출이 이루어진다. 하지만 이 과정은 다량의 균열에 대한 반복적인 유한요소해석이 필수적이며, 많은 시간과 노력을 수반한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 항공기 구조 평가 모델을 제안하였다. 모델을 위한 새로운 학습 데이터 생성 방식으로 유한요소모델 기반의 균열 모델링 기법을 이용하였다. 최종적으로 응력확대계수 예측 모델을 학습 및 검증하였으며, 높은 예측 정확도를 확인하였다.
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