머신러닝 기법을 이용한 알루미늄 합금의 피로강도 모델 검증 - 김익수 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
최근 탄소 저감에 대한 전 세계적 요구에 따라 많은 기업들이 탄소 발생 문제에 대한 솔루션을 요구하는 상황이다. 완성차 업체의 경우 많은 수요가 있는 만큼 탄소 배출 문제에 민감하다. 이와 같은 탄소 배출 문제를 줄이는 가장 현실적인 방법으로 차량의 경량화가 제안되고 있다. 특히 내연기관 차량은 미세먼지 저감, 연비 절감 등의 이유로 지속적인 경량화 연구가 이어져 오고 있으며, 이와 더불어 전기 자동차로의 전환을 기점으로 전기자동차의 한계 중 하나인 주행거리 향상을 위해 경량화는 다시 한 번 중요한 문제로 제안되고 있다. 이러한 경량화의 방안으로 알루미늄 합금의 사용이 과거부터 이어져오고 있는데, 알루미늄 합금의 초고주기 피로 거동 연구는 부족한 실정이다. 이뿐 아니라 차량은 일정하지 않은 노면과의 마찰, 엔진의 진동 등 많은 외란을 받기 때문에 높은 피로수명이 요구된다. 기술의 발전과 함께 106 Cycle로 인식되었던 기존 무한 피로수명이 108 Cycle을 웃돌고 있는 실정이다. 따라서 차량의 파워트레인, 도어, 펜더 등 많은 부분을 차지하고 있는 알루미늄 합금의 피로수명에 대한 연구가 재조명되고 있다. 본 연구에서는 차체 구조에 주로 사용되는 Al-6061을 소재로 맞대기 용접을 적용했을 때, 용접된 부위의 피로수명을 분석하고자 한다. 용접방법으로는 차량 생산에 주로 사용되는 가스 메탈 아크 용접(Gas Metal Arc Welding, GMAW)을 사용한다. GMAW는 용접로봇이나 자동화 용접이 가능하기 때문에 생산성 향상을 목적으로 하는 완성차 업체의 최적 공정이다. 해당 재료의 고주기 피로수명을 빠르게 관찰하기 위하여 초음파 피로시험을 진행했으며 파단면과 피로수명에 대한 분석을 수행했다. 하지만 피로시험은 시간과 비용이 많이 드는 실험이기 때문에 최근 급부상되고 있는 인공지능을 사용한 피로 성능 예측이 좋은 대안이 될 수 있다. 인공지능에 기반한 피로수명 예측은 편리할 뿐 아니라 데이터의 증가와 많은 연구로 인해 예측 정확도 또한 올라가고 있어 피로수명 분야에 많은 기여를 할 것으로 판단된다. 현재 Artificial Neural Network(ANN), Deep Neural Network(DNN) 등 많은 알고리즘을 사용하고 있지만 각각의 모델에 대한 비교 분석 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 21개의 ANN 알고리즘 모델간의 비교와 DNN 알고리즘의 피로수명 예측 최적화를 진행한 후 최종 선택된 각 알고리즘 간의 비교를 통해 최적의 알고리즘이 무엇인지 비교 분석하려한다. 본 연구에서 채택된 알고리즘이 피로수명 한도 예측에 사용된다면 보다 더 정확하고 빠른 예측이 가능할 것으로 판단된다.
학위논문(석사)--기계공학과,2023. 2
Keywords: 머신러닝; 알루미늄합금; 초음파 피로시험