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정성우 (한양대학교) 김덕중 (한양대학교) 남병군 (현대자동차) 김학성 (한양대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 재료 및 파괴부문 2021년도 춘계학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
105 - 105 (1page)

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직조 형태의 탄소섬유강화 복합재료는 우수한 면내 특성과 성형성, 높은 비강도와 고강성이라는 우수한 기계적 특성으로 인하여 자동차 및 건축물의 보강재로도 주목을 받고 있다. 이에 직조 구조와 소재 조합에 따른 물성을 예측하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. (1) 하지만 여전히, 복합재료의 복잡한 구조 및 이방성 특성, 소재 조합에 따른 다양한 물성으로 인하여 복합재 설계에 많은 인적·시간적 비용이 발생하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 빠른 시간 내에 정확한 물성 예측을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션으로 조합 별 물성 데이터셋을 구축하였으며 딥러닝 학습을 통해 평직 탄소섬유강화 복합재료의 물성과 응력-변형률 선도를 예측하였다. 멀티스케일 해석 기법을 이용해 직조 패턴 단위의 meso scale 해석과 단일 섬유·모재단위의 micro scale 해석을 수행하였으며 스케일 간의 연결은 stress amplification factor 행렬을 이용했다. Meso 스케일의 직조구조는 오픈소스 소프트웨어인 TexGen을 이용해 모델링 하였으며 미소파손역학(Micro-Mechanics of Failure) (2) 파괴기준을 설정하고 점진적 파괴 이론을 적용하여 면내 방향 인장, 압축 ... 전체 초록 보기
#Woven CFRP(직조 탄소섬유강화 복합재) #Deep learning(딥러닝) #Mechanical properties(기계적 물성) #Stress-strain curve(응력-변형률 곡선)

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