• Composites Research
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• 제37권1호
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• pp.40-45
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• 2024

본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.